买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种光伏发电功率预测方法及相关装置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：CN119419795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510013066.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种光伏发电功率预测方法及相关装置是由魏平;景超设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏发电功率预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请属于一种预测方法，针对目前采用Transformer模型进行时间序列预测时，存在同步多维变量的耦合嵌入限制了异步时空关系的表达，同步多维变量耦合解码限制了异步时空特征的学习的技术问题，提供一种光伏发电功率预测方法及相关装置，获取历史光伏发电功率时间序列，分别进行值嵌入、位置嵌入和时间嵌入，对值嵌入结果、位置嵌入结果和时间嵌入结果相加，得到总嵌入结果，再对总嵌入结果做向量增强注意力处理，得到注意力增强结果，最后，对所述注意力增强结果进行时空交叉聚合，得到预测结果。

本发明授权一种光伏发电功率预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括： 获取历史光伏发电功率时间序列； 将历史光伏发电功率时间序列拆解为多个二维时间序列； 对各二维时间序列进行傅里叶变换，获得二维时间序列的频率分量； 对二维时间序列的频率分量进行归一化处理，获得一组张量，作为历史光伏发电功率时间序列的频率分量；所述对二维时间序列的频率分量进行归一化处理，包括： 其中，表示二维时间序列的频率分量归一化处理结果，表示二维时间序列的总时刻数，表示二维时间序列中的特定时间点，范围是从1到，表示时刻维度频率分量的幅度； 其中，表示频率幅度标准化，表示傅里叶变换的前半部分，表示窗口函数，表示时刻维度的二维时间序列数据，表示时刻维度的二维时间序列数据，表示时刻维度的二维时间序列数据，表示最佳的窗口长度； 从历史光伏发电功率时间序列的频率分量中提取特征，得到值嵌入结果； 对历史光伏发电功率时间序列在时间轴上进行位置编码，再在时间轴上进行扩展，得到位置嵌入结果； 对历史光伏发电功率时间序列进行时间嵌入，得到时间嵌入结果； 对值嵌入结果、位置嵌入结果和时间嵌入结果相加，得到总嵌入结果； 对所述总嵌入结果做向量增强注意力处理，得到注意力增强结果；所述向量增强注意力处理中的注意力聚合操作为：将注意力权重与总嵌入结果相乘； 对所述注意力增强结果进行时空交叉聚合，得到预测结果； 对所述总嵌入结果做向量增强注意力处理，包括： S2-1，分别通过一个线性层生成查询向量、键向量和数值向量： 其中，表示用于生成查询向量的线性变换函数，表示预测目标，表示用于生成键向量的线性变换函数，表示用于生成数值向量的线性变换函数，表示时刻维度针对的嵌入结果； S2-2，使用查询向量查询键向量的组成向量，并得到注意力权重： 其中，表示组注意力权重； 其中，表示时刻的注意力权重，表示时刻的查询向量； S2-3，对组注意力权重相加并进行归一化，得到一组二维注意力权重； S2-4，通过下式得到注意力聚合特征，即注意力增强结果： 其中，表示步骤S2-3得到的一组二维注意力权重； 对所述注意力增强结果进行时空交叉聚合，包括： S3-1，通过两个全连接层分别生成一组键向量： 其中，表示对进行下采样卷积操作的结果； S3-2，初始化一个与预测目标长度一致的零张量； S3-3，对零张量进行值嵌入、位置嵌入和时间嵌入，得到一个包含位置信息和时间信息的序列； S3-4，根据序列，通过一个全连接层，生成一系列查询向量； S3-5，通过一系列查询向量，查询时空交叉聚合编码阶段生成的时空特征，得到对应的注意力分数： 其中，表示第个查询向量学习到的权重，表示特征维度，表示第个查询向量，表示查询向量的序号； S3-6，使用注意力分数进行聚合： 其中，表示预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。