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龙图腾网获悉中国能源建设集团国际工程有限公司申请的专利气象预测的光伏跟踪支架角度优化与发电效率提升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：CN120257857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510742694.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权气象预测的光伏跟踪支架角度优化与发电效率提升方法是由袁宝义;谭发明;梁勇;孙云昊;宋魏鑫;李明;丁志;王晓帆;刘志权;刘尧尧;冷绍泽;刘永福;于洋;龚松;田宜龙设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本气象预测的光伏跟踪支架角度优化与发电效率提升方法在说明书摘要公布了：本发明提供气象预测的光伏跟踪支架角度优化与发电效率提升方法，涉及气象预测技术领域，包括通过接收气象数据构建深度神经网络模型预测未来气象数据，计算太阳方位角和高度角，建立光伏跟踪支架运动约束模型进行安全避险，并采用改进动态规划算法优化求解最优角度序列，生成角度调节指令控制支架调节。本发明提高了光伏组件发电效率，同时确保了系统在恶劣天气下的安全性。

本发明授权气象预测的光伏跟踪支架角度优化与发电效率提升方法在权利要求书中公布了：1.气象预测的光伏跟踪支架角度优化与发电效率提升方法，其特征在于，包括： 接收气象监测站采集的目标光伏电站区域的气象数据，根据所述气象数据构建深度神经网络模型，并利用所述深度神经网络模型对未来预设时间段内的气象数据进行预测，得到预测气象数据，包括： 对所述气象数据按照自适应时间窗口长度进行标准化处理，得到标准化特征； 深度神经网络模型包括并行特征提取层、自适应融合层与动态注意力层；将所述标准化特征输入所述并行特征提取层，通过空间金字塔卷积分支提取多尺度局部特征；将所述多尺度局部特征输入所述自适应融合层，基于特征判别度计算自适应权重并进行特征融合，得到增强特征；将所述增强特征输入所述动态注意力层，基于多尺度时间注意力机制捕捉不同时间尺度的关键信息，得到注意力增强特征； 构建自适应多任务损失函数，所述自适应多任务损失函数包括预测误差损失项与时序相关性损失项；根据预测任务的难度与数据分布特性自适应调整各损失项的权重系数；采用所述自适应多任务损失函数对所述深度神经网络模型进行端到端训练； 将待预测气象数据输入训练后的深度神经网络模型，生成预测气象数据； 基于所述预测气象数据，计算所述目标光伏电站区域在所述未来预设时间段内的太阳方位角和太阳高度角； 根据所述预测气象数据中的云层覆盖率和风速数据，建立光伏跟踪支架的运动约束模型，判断所述云层覆盖率是否大于预设约束阈值且所述风速数据是否大于安全风速阈值，当满足判断条件时，计算所述光伏跟踪支架的安全避险角度，控制所述光伏跟踪支架转动至所述安全避险角度； 根据所述预测气象数据中的太阳辐射强度和温度数据，结合所述太阳方位角和所述太阳高度角，采用改进的动态规划算法优化求解所述未来预设时间段内的所述光伏跟踪支架的最优角度序列，其中所述最优角度序列用于使光伏组件的发电效率最大化； 根据所述最优角度序列，生成所述光伏跟踪支架的角度调节指令，并将所述角度调节指令发送至所述光伏跟踪支架的控制器，控制所述光伏跟踪支架按照所述最优角度序列进行角度调节。

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