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龙图腾网获悉北京市腾河智慧能源科技有限公司申请的专利基于双通道动态时空图的分布式光伏发电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：CN118174281B 。

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：202410246385.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于双通道动态时空图的分布式光伏发电预测方法及系统是由高耀坤;常洪山;何光;童成杰;李月设计研发完成，并于2024-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道动态时空图的分布式光伏发电预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双通道动态时空图的分布式光伏发电预测方法及系统，其通过第一特征提取通道实现了频谱趋势精确预测，通过第二特征提取通道实现了影响因素调整预测，并基于分布式光伏图网络实现了邻居节点学习下的气象时移修正预测，综合考虑了分布式光伏时间序列预测所需要考虑的大部分重要影响因素，大大提高了光伏预测结果的准确度，并且，采用了频谱注意力、自注意力、图注意力机制，将神经网络大部分训练参数都集中在所需要关注的影响因素上，尽可能仅关注重要信息、仅提取重要信息，进一步提高了光伏预测结果的准确度，还可以同时输出多个分布式光伏场的预测结果。

本发明授权基于双通道动态时空图的分布式光伏发电预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道动态时空图的分布式光伏发电预测方法，其特征在于，包括以下内容： 采集多个分布式光伏场的历史数据，其中，历史数据类型包括光照强度、温度、粉尘颗粒物浓度、时间和发电功率； 基于历史数据构建每个分布式光伏场的变量矩阵，基于变量矩阵评估多个分布式光伏场之间的相关性，并基于相关性评估结果构建分布式光伏图网络，其中，变量矩阵的数据维度包括光照强度、温度、粉尘颗粒物浓度和发电功率； 基于分布式光伏图网络构建双通道预测模型，利用多个分布式光伏场的历史数据对双通道预测模型进行训练，训练完成后保存模型参数，其中，双通道预测模型包括采用频谱注意力机制和图注意力机制的第一特征提取通道和采用自注意力机制和图注意力机制的第二特征提取通道； 利用训练好的双通道预测模型同时对多个分布式光伏场的发电功率进行预测； 所述双通道预测模型包括： 输入层架构，包括并行的第一输入层和第二输入层，第一输入层用于对输入的数据进行三重数据嵌入并融合，以对数据特征进行多维放大处理，第二输入层用于将输入的数据转换为文本编码序列，并将发电功率置于文本编码序列的中央； 中间层架构，包括多层学习模型，每层学习模型包括一一对应的多个特征提取模块和多个图注意力网络，每个特征提取模块包括并行的多维特征提取器和Bert模型，多维特征提取器采用频谱注意力机制对第一输入层输出的融合特征进行第一通道的特征提取，Bert模型采用自注意力机制对第二输入层输出的文本编码序列进行第二通道的特征提取，图注意力网络基于分布式光伏图网络的网络结构构建，图注意力网络采用图注意力机制根据近邻光伏场对目标光伏场的滞后性特征进行自学习，以分别对第一通道和第二通道提取出的特征进行气象时移修正后输出； 输出层架构，包括多个解码层，解码层的数量与分布式光伏场的数量相同，即图注意力网络的每个节点对应连接一个解码层，每个解码层包括双通道全连接层和单通道全连接层，用于对两个通道修正后的特征进行加权融合，并同时输出多个分布式光伏电场的发电功率预测结果。

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