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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能澜沧江水电股份有限公司申请的专利一种基于迁移学习的分布式光伏功率预测方法及装置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：CN117114081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310995343.5，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于迁移学习的分布式光伏功率预测方法及装置是由祝金涛;王一妹;朱俊杰;武青;吴昊;魏昂昂;杜静宇;赵鹏程;李遥宇设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的分布式光伏功率预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统新能源功率预测技术领域，尤其涉及一种基于迁移学习的分布式光伏功率预测方法及装置，包括：获取光伏电站气象数据，对所述光伏电站气象数据进行插值计算，得到插值数据，对所述插值数据进行分类处理，获取源域及目标域，构建源域功率预测模型，获取初步预测值，基于所述初步预测值，获取误差序列，基于所述误差序列构建误差预测模型，获取源域最终预测数据，基于所述源域最终预测数据对所述源域功率预测模型及所述误差预测模型进行双迁移学习，微调所述目标域的模型参数，获取所述光伏电站功率预测结果。对一定范围内的多个目标域光伏电站进行迁移学习，提高了光伏功率预测精度，有效弥补数据匮乏带来功率预测精度不足的问题。

本发明授权一种基于迁移学习的分布式光伏功率预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的分布式光伏功率预测方法，其特征在于，包括： 基于地理信息和粗颗粒气象数据，对广域范围下的气象资源数据进行网格化处理，基于克里金插值法，对各光伏电站经纬度位置的气象数据进行地理插值计算，得到插值数据； 基于所述插值数据对具有相同气象特征的光伏电站进行自组织映射网络聚类，将所有光伏电站分类，在每一类中计算各光伏电站与其余光伏电站的相关性大小，在满足预设数据要求的情况下，选取相关性均值最高的一个或几个电站作为源域，其余光伏电站作为目标域； 构建源域功率预测模型，获取初步预测值； 基于所述初步预测值，获取误差序列； 利用长短期记忆网络算法对所述误差序列建立误差预测模型，基于所述初步预测值与误差预测值获取源域最终预测数据； 基于所述源域最终预测数据对所述源域功率预测模型及所述误差预测模型进行双迁移学习，微调所述目标域的模型参数，获取所述光伏电站功率预测结果。

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