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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利基于频域解耦与多周期融合的光伏功率预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119965867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510436543.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于频域解耦与多周期融合的光伏功率预测方法及系统是由王瑞田;王崇;樊亚翔;王坤;靳文星;熊又星;杨北超;张栋设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域解耦与多周期融合的光伏功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于频域解耦与多周期融合的光伏功率预测方法及系统，首先获取光伏功率历史数据并进行预处理得到光伏功率序列；通过频域解耦得到表征光伏功率序列中的多周期耦合特性的多个去冗余周期的解耦二维张量；基于解耦二维张量的周期尺度利用自适应图卷积神经网络捕捉光伏功率序列中的周期内趋势和跨周期依赖关系，生成周期特征集；通过对周期特征集进行多周期融合，得到的周期融合卷积矩阵；最后基于周期融合卷积矩阵，采用TransformerEncoder架构建立光伏功率预测模型，对光伏功率进行预测。本发明充分考虑光伏功率序列的多周期耦合特性，基于频域解耦与多周期融合，能够适应非平稳光伏时间序列的分布变化，大大提升了光伏功率预测精度和稳定性。

本发明授权基于频域解耦与多周期融合的光伏功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于频域解耦与多周期融合的光伏功率预测方法，其特征在于，包括： 获取光伏功率历史数据，并对光伏功率历史数据进行包括缺失值处理、异常值插值处理和归一化处理在内的预处理，得到光伏功率序列； 通过快速傅里叶变换将光伏功率序列从时域转换到频域，得到光伏功率序列的多个周期长度，并使所有的周期长度均不存在重复，得到选定的周期长度，基于选定的周期长度对一维输入序列进行解耦，得到表征光伏功率序列中的多周期耦合特性的多个去冗余周期的解耦二维张量； 对解耦二维张量的周期尺度进行识别，基于周期尺度利用自适应图卷积神经网络捕捉光伏功率序列中的周期内趋势和跨周期依赖关系，生成周期特征集； 依据周期特征集中的长周期尺度张量和短周期尺度张量构造周期融合矩阵，计算周期融合矩阵的颗粒张量，并使用一维卷积层压缩隶属于不同时间序列的颗粒度信息，得到周期融合卷积矩阵； 基于周期融合卷积矩阵，采用TransformerEncoder架构建立光伏功率预测模型，生成长期时序特征编码，通过光伏功率预测模型的线性层将长期时序特征编码映射到目标预测区间，得到光伏功率预测值。

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