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龙图腾网获悉浙江和立机电工程有限公司申请的专利基于AI的新能源发电功率预测系统及方法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：CN119813196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510061646.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于AI的新能源发电功率预测系统及方法是由吴元千;颜婷婷;徐江;陈威波;胡贤俊设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的新能源发电功率预测系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及发电功率预测领域，具体涉及一种基于AI的新能源发电功率预测系统及方法。该方法包括：划分光伏电源周期，并基于预测气象数据和光伏电源所在位置来确定下一周期的预测辐射量曲线；对所述预测辐射量曲线进行修正以得到修正预测辐射量曲线；获取温度预测变化曲线，并基于所述温度预测变化曲线和所述修正预测辐射量曲线，得到预测光伏电源馈入功率曲线；计算风力电源各个时刻的预测馈入功率以得到预测风力电源馈入功率曲线；基于所述预测光伏电源馈入功率曲线、所述预测风力电源馈入功率曲线和实时馈入功率，调整氢储能的策略。

本发明授权基于AI的新能源发电功率预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的新能源发电功率预测方法，包括：划分光伏电源周期，并基于预测气象数据和光伏电源所在位置来确定下一周期的预测辐射量曲线；对所述预测辐射量曲线进行修正以得到修正预测辐射量曲线；获取温度预测变化曲线，并基于所述温度预测变化曲线和所述修正预测辐射量曲线，得到预测光伏电源馈入功率曲线；计算风力电源各个时刻的预测馈入功率以得到预测风力电源馈入功率曲线；基于所述预测光伏电源馈入功率曲线、所述预测风力电源馈入功率曲线和实时馈入功率，调整氢储能的策略；其特征在于，计算风力电源各个时刻的预测馈入功率以得到预测风力电源馈入功率曲线，包括： 获取所述风力电源所处位置的预测风力状况时序参数，并获取所述风力电源所处位置的预测温度时序参数，其中，所述预测风力状况时序参数包括风速时序参数和风向角时序参数； 分别计算所述风速时序参数、所述风向角时序参数和所述预测温度时序参数的方向场以得到风速时序方向场图表示、风向角时序方向场图表示和预测温度时序方向场图表示；将所述风速时序方向场图表示、所述风向角时序方向场图表示和所述预测温度时序方向场图表示分别通过基于膨胀卷积神经网络的方向场特征提取器以得到风速时序方向场特征向量作为所述风速时序方向场特征、风向角时序方向场特征向量作为风向角时序方向场特征和预测温度时序方向场特征向量作为预测温度时序方向场特征； 对所述风速时序方向场特征和所述风向角时序方向场特征进行风力状况多维时序特征交互融合以得到风力状况多维时序特征交互表示； 对所述风力状况多维时序特征交互表示向量和所述预测温度时序方向场特征向量进行特征主成分分析以得到风力状况多维时序特征主成分编码向量的集合和预测温度时序方向场特征主成分编码向量的集合；将所述风力状况多维时序特征主成分编码向量的集合和所述预测温度时序方向场特征主成分编码向量的集合构造为风力状况多维时序特征主成分聚合编码特征图和预测温度时序特征主成分聚合编码特征图；计算所述风力状况多维时序特征主成分聚合编码特征图和所述预测温度时序特征主成分聚合编码特征图之间的风力状况-预测温度时序差异嵌入补偿编码权重向量；基于所述风力状况-预测温度时序差异嵌入补偿编码权重向量，对所述风力状况多维时序特征主成分编码向量的集合和所述预测温度时序方向场特征主成分编码向量的集合进行补偿聚合以得到风力状况-温度时序方向场补偿交互特征向量； 基于所述风力状况-温度时序方向场补偿交互特征向量，得到所述下一时刻风力电源馈入功率值。

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