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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于K最近邻分类的光伏功率预测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：CN114648157B 。

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：202210214610.6，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于K最近邻分类的光伏功率预测方法是由徐志杰;陈科明设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K最近邻分类的光伏功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于K最近邻分类的光伏功率预测方法。本发明将光伏板所处环境的传感器所获取的数据上传至云端服务器，数据进行加工、处理、分析，得到原始数据集，对原始数据集的数据进行学习，建立预测模型，从而在后续工作状态下，根据实时环境判断当前环境下的光伏板的输出功率区间。采用本发明，可以大致得获得某一时刻光伏系统的发电功率，并且避免了人力监控带来的成本，同时整个系统的功率可以用于估算未加功率输出反馈的其他光伏系统上。

本发明授权一种基于K最近邻分类的光伏功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K最近邻分类的光伏功率预测方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤： A、数据集获取步骤： A-1、光伏板所在区域设置环境温湿度传感器，太阳光辐射检测仪、倾斜角传感器陀螺仪、环境污染传感器、用于灰尘识别的摄像头；传感器每秒采集到的数据组合成一个环境数据单元； A-2、传感器组实时获取数据，并将数据传送给物联网网关设备； A-3、网关设备每隔1分钟将A-1中每秒采集到的环境数据单元组成一个包发送给第三方云端服务器； A-4、云端服务器获取云端的数据，将数据发送给数据分析微服务，组成基本数据集；基本数据集经过滤后得到输入数据集； B、数据分析步骤： B-1、对A-4中的输入数据集进行建模：以相应时间点的基本数据集作为输入，以相应时间点的真实输出功率作为输出值，建立预测模型；所述预测模型的输入是包含环境温度、湿度、光照辐射、光伏倾斜角度、污染指数、灰尘指数在内的6项指标，并参考相应环境下的真实数据构成的预测模型； B-2、预测模型的类别随着数据量的增加而增加，预测模型的输入参数对应于A-1中所采集到的：温度、湿度、辐射强度、光伏板倾斜角度、污染参数、灰尘参数； B-3、对B-2中采集到的数据进行一定规则的输出区间划分，划分后的输出区间包含最终预测结果的输出区间，最终输出功率按照一定规则在区间内进行计算，得到的计算值就是预测模型在该输入参数下最终的功率预测结果；所述输出区间的划分是按照功率区间进行划分的，类别归属后的输出是按照类别中的平均功率来进行计算的； B-4、对B-3中输出区间的划分按照不同的步长选取不同的划分区间，最终通过一定规则计算得到最优的划分区间；所述划分区间是按照不同输入数据集自动获取区间步长，并根据不同步长获得到不同步长下的数据分布集合，以元素命中区间的个数的标准差为判断依据，计算得到最优的划分区间； C、结果处理： C-1、将当前系统要判断的数据依次和B-4中的所有数据进行距离计算，获取按照B-3划分区域后的每个区域的前K个值； C-2、在C-1的基础上，计算每个区域的前K个距离最小的值的平均值； C-3、C-2中计算得到的加权平均值，即为当前环境下，输入数据集在该区间的预测输出功率。

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