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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利风光功率预测模型的训练方法、装置、系统及介质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：CN118134039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410279367.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权风光功率预测模型的训练方法、装置、系统及介质是由阎洁;张紫雲;王函;刘永前;韩爽;李莉;孟航设计研发完成，并于2024-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本风光功率预测模型的训练方法、装置、系统及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种风光功率预测模型的训练方法、装置、系统及介质。每个客户端基于服务端下发的共用模型的共用参数、在上一个训练轮次确定的本地参数、在上一个训练轮次确定的权重以及本地训练数据，自适应的确定本地参数和权重以开启下一轮次的训练，使得每个客户端在保留自己数据特性的同时，还考虑了其他客户端的数据特性。这样，不仅提高了对客户端本地的风光数据的适应性，还能有效处理不同客户端的风光数据的不同特性，从提高了风光功率预测模型的泛化能力，最终提高风光电站的发电功率的预测精度。

本发明授权风光功率预测模型的训练方法、装置、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种风光功率预测模型的训练方法，其特征在于，应用于目标风光电站的第一客户端，所述方法包括： 获取当前训练轮次中当前共用模型的当前共用参数，其中，所述当前共用参数由服务端基于上一训练轮次中所述目标风光电站的上一目标参数以及参考风光电站的上一目标参数确定； 基于所述当前共用参数、所述目标风光电站的上一目标参数以及目标风光电站的上一目标权重，确定所述目标风光电站的当前候选参数； 利用所述目标风光电站的第一训练样本，调整所述目标风光电站的当前本地模型对应的所述当前候选参数，确定所述目标风光电站的当前本地模型的当前目标参数和当前目标权重； 将所述目标风光电站的当前本地模型的当前目标参数传输至所述服务端，以使所述服务端基于所述目标风光电站的当前本地模型的当前目标参数以及参考风光电站的当前本地模型的当前目标参数确定下一训练轮次的下一共用模型的下一共用参数； 更新所述当前训练轮次，并基于所述下一共用参数继续进行模型训练，直至训练得到的所述目标风光电站的目标本地模型满足预设收敛条件，将所述目标本地模型作为所述目标风光电站的风光功率预测模型； 所述基于所述当前共用参数、所述目标风光电站的上一目标参数以及目标风光电站的上一目标权重，确定所述目标风光电站的当前候选参数，包括： 计算所述当前共用参数与所述目标风光电站的上一目标参数的第一差值； 将所述第一差值与所述目标风光电站的上一目标权重相乘，得到第一乘积； 将所述第一乘积与所述目标风光电站的上一目标参数相加，得到所述目标风光电站的当前候选参数； 所述利用所述目标风光电站的第一训练样本，调整所述目标风光电站的当前本地模型对应的所述当前候选参数，确定所述目标风光电站的当前本地模型的当前目标参数和当前目标权重，包括： 将所述第一训练样本中的历史风光数据输入所述当前候选参数对应的当前本地模型，得到所述目标风光电站的预测发电功率； 基于所述目标风光电站的预测发电功率和实际发电功率，确定所述当前候选参数对应的当前本地模型的损失值； 根据所述损失值，调整所述目标风光电站的当前本地模型对应的所述当前候选参数，得到所述目标风光电站的当前本地模型的当前目标参数和当前目标权重。

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