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龙图腾网获悉青岛萨纳斯智能科技股份有限公司申请的专利基于人工智能的新能源发电预测模型优化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：CN120497920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510983545.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于人工智能的新能源发电预测模型优化方法及系统是由韩克强;马培娜;王耀辉;连杰;肖坤坤;沈大卫设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的新能源发电预测模型优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的新能源发电预测模型优化方法及系统，属于人工智能模型优化技术领域，其包括：通过多源异构数据获取模块采集气象数据、设备运行状态数据及地理信息数据；经由时空动态特征耦合引擎生成融合气象动态性、设备响应特性与地形稳定性的动态耦合特征向量；采用智能优化分析模块基于该特征向量对预设模型进行两阶段参数优化与梯度加速训练，生成优化预测模型；建立自适应校正闭环通过发电量预测数据实现模型参数的动态微调。本发明采用多源异构数据的深度时空耦合机制，结合参数敏感性分析与动量加速优化的双重优化策略，能够提升新能源发电的预测精度，增强模型的泛化能力。

本发明授权基于人工智能的新能源发电预测模型优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的新能源发电预测模型优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取气象数据、设备运行状态数据和地理信息数据，得到多源异构数据； 对所述多源异构数据进行时空动态特征耦合处理，生成动态耦合特征向量； 基于所述动态耦合特征向量，对预设的新能源发电预测模型进行参数优化，生成优化后的新能源发电预测模型； 对所述优化后的新能源发电预测模型进行发电量预测，得到预测发电量数据； 基于所述预测发电量数据，对所述优化后的新能源发电预测模型进行参数调整，生成微调后的新能源发电预测模型,其中包括:对所述预测发电量数据与预设的实际发电量数据的持续偏差进行监测，生成预测偏差序列； 利用所述预测偏差序列，生成参数调整建议；根据所述参数调整建议对所述优化后的新能源发电预测模型进行参数调整，生成微调后的新能源发电预测模型； 其中,根据所述参数调整建议对所述优化后的新能源发电预测模型进行参数调整，生成微调后的新能源发电预测模型包括:将参数调整建议中包含的权重衰减因子和偏置修正值构建为参数修正向量矩阵，该矩阵的行对应模型权重参数索引号，列存储各参数的修正值数据源，同时抽提优化后新能源发电预测模型中气象响应层的关键权重参数，基于参数敏感度公式计算动态参数响应曲面： ， 式中为第号权重对第个时间步输出发电量的敏感度，表示在邻域内权重变化量，为对应发电量变化值，通过前向差分法在实时气象响应层输入值处计算该曲面数据，将参数修正向量矩阵作用于动态参数响应曲面，通过加权修正操作，最终生成微调后的新能源发电预测模型。

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