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龙图腾网获悉浙江大学;东方电气长三角(杭州)创新研究院有限公司;东方电气股份有限公司申请的专利一种基于地基云图多特征提取的直接辐照度混合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：CN119885103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411955943.X，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权一种基于地基云图多特征提取的直接辐照度混合预测方法是由高翔;郑成航;朱俊烨;吴学成;杨超;董娜;王珂琪;林扬舒;张中伟;周灿;王黎杰;陈兵;余杰;裴莹玲;吴卫红;赵健设计研发完成，并于2024-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地基云图多特征提取的直接辐照度混合预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于地基云图的多特征提取的直接辐照度混合预测模型，结合了基于知识的云检测与改进的深度卷积神经网络，提取得到的全局特征与局部特征作为特征融合与辐照度预测模块的输入，与太阳高度角共同作为输入数据，经过多层全连接网络对特征进行综合处理，从而学习特征之间的复杂关系；最终，通过回归输出层给出直接辐照度的预测值。本发明充分考虑并应对复杂气象条件下的太阳直接辐射预测问题，通过全局与局部特征的联合提取，模型能够更加全面地描述云层特征，从而实现高精度的辐照度预测；实验结果验证了本发明的有效性和优越性，尤其在复杂、多变的天气条件下表现出较高的预测精度和稳定性。

本发明授权一种基于地基云图多特征提取的直接辐照度混合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地基云图多特征提取的直接辐照度混合预测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1，获取历史的地基云图与历史的辐照度数据并进行预处理，同时计算对应的历史太阳天顶角数据，用于模型预测； 步骤2，采用基于知识的云检测特征提取模块，在红蓝比RBR阈值分割法的基础上，考虑气溶胶光学厚度的影响，采用晴空库法，进一步提取薄云和厚云，得到区分薄云、厚云、晴空的分割云图； 步骤3，基于分割云图，得到区分厚云、薄云、晴空像素点的厚薄云矩阵U，根据云像素的占比，提取云量特征； 步骤4，进一步精细化描述云量，根据分割云图，对根据厚薄云矩阵U，对薄云、厚云、晴空像素点对应位置分别赋予不同的权重，结合亮度矩阵，得到云厚系数特征，基于知识的云检测模块负责提取全局特征，包括云量和云厚系数特征； 步骤5，采用改进卷积神经网络特征提取模块，提取云层的局部特征；所述改进卷积神经网络结合了膨胀卷积与坐标注意力机制； 步骤6，在完成对全局特征和局部特征的提取后，利用特征融合与辐照度预测模块，采用多层全连接网络，利用非线性激活函数对特征进行综合处理，从而学习特征之间的复杂关系，最终，通过回归输出层得出直接辐照度的预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;东方电气长三角(杭州)创新研究院有限公司;东方电气股份有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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