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龙图腾网获悉南京国电南自电网自动化有限公司申请的专利基于改进LSTM模型的新能源发电量预测方法和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：CN120262409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510749208.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于改进LSTM模型的新能源发电量预测方法和系统是由陈凯;马凌杰;刘海中;檀庭方设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进LSTM模型的新能源发电量预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进LSTM模型的新能源发电量预测方法和系统，涉及新能源发电量预测技术领域，包括：获取新能源电站的历史发电数据和多维气象栅格数据，并进行预处理和特征提取，得到预处理之后的数据；以预处理之后的数据作为输入，利用训练好的改进LSTM模型对新能源电站的发电量进行预测，得到发电量预测值；其中，改进LSTM模型包括引入周期权重项的周期性记忆门控单元；在改进LSTM模型的训练过程中，引入记忆衰减补偿机制并采用交叉验证和网格搜索方法进行架构和超参数优化。本发明缓解了传统预测方法在处理长期趋势、季节性变化及复杂气象影响等问题时存在的预测精度不足和模型稳定性差的技术问题。

本发明授权基于改进LSTM模型的新能源发电量预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进LSTM模型的新能源发电量预测方法，其特征在于，应用于新能源电站；包括： 获取所述新能源电站的历史发电数据和多维气象栅格数据； 对所述历史发电数据和所述多维气象栅格数据进行预处理和特征提取，得到预处理之后的数据； 以所述预处理之后的数据作为输入，利用训练好的改进LSTM模型对所述新能源电站的发电量进行预测，得到发电量预测值； 其中，所述改进LSTM模型包括输入门、遗忘门和输出门，所述输入门、所述遗忘门和所述输出门均为引入周期权重项的周期性记忆门控单元；在所述改进LSTM模型的训练过程中，引入记忆衰减补偿机制并采用交叉验证和网格搜索方法进行架构和超参数优化； 所述改进LSTM模型中的输入门的结构公式包括： ， 式中：表示在时刻输入门的激活值；表示Sigmoid激活函数；表示输入门的权重矩阵；表示时刻的隐藏状态；表示时刻的输入数据；表示输入门的偏置；表示输入门中引入的周期权重项；表示时间变量或时刻索引； 所述改进LSTM模型中的遗忘门的结构公式包括： ， 式中：表示在时刻遗忘门的激活值；表示遗忘门的权重矩阵；表示遗忘门的偏置；表示遗忘门中引入的周期权重项；表示记忆衰减补偿项； 所述改进LSTM模型中的输出门的结构公式包括： ， 式中：表示在时刻输出门的激活值；表示输出门的权重矩阵；表示输出门的偏置；表示输出门中引入的周期权重项； 所述周期权重项包括： ， 其中，表示在时刻对应的周期权重项；为学习过程中用于调节周期权重幅度的可学习缩放参数；分别为第个周期分量对应的傅里叶余弦系数和正弦系数；表示第n个周期分量的基本频率；为周期分量的索引；表示所考虑周期分量的总数。

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