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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利基于多源异构特征融合的光伏发电功率预测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：CN119627883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411706219.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于多源异构特征融合的光伏发电功率预测方法及系统是由单楚栋;彭双剑;张可人;刘帅;徐先勇;张文静;蔡宇翔;高成德;陈卓;黄志鸿;吴晟;左沅君;孙云龙;彭国政;肖剑;秦拯设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构特征融合的光伏发电功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源异构特征融合的光伏发电功率预测方法及系统，方法包括：获取光伏电厂的历史时序数据和历史图像数据；对历史时序数据进行特征提取，得到历史时序数据对应的二维特征图；对历史图像数据进行图像预处理；对图像预处理后的历史图像数据进行特征提取，得到对应的三维特征图，最后将三维特征图转换为二维特征图，并将历史图像数据对应的二维特征图与历史时序数据对应的二维特征图进行拼接，得到异构特征融合的二维特征图；将异构特征融合的二维特征图输入训练好的贝叶斯神经网络，得到光伏发电功率的预测值和概率。本发明克服了传统预测模型在特征选取和预测结果方面的局限性，从而提升预测的准确性和可靠性。

本发明授权基于多源异构特征融合的光伏发电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构特征融合的光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取光伏电厂的历史时序数据和历史图像数据； 对所述历史时序数据进行特征提取，得到历史时序数据对应的二维特征图； 对所述历史图像数据进行图像预处理； 对图像预处理后的历史图像数据进行特征提取，得到对应的三维特征图，将历史图像数据的三维特征图转换为对应的二维特征图，并将历史图像数据对应的二维特征图与历史时序数据对应的二维特征图进行拼接，得到异构特征融合的二维特征图； 将异构特征融合的二维特征图输入训练好的贝叶斯神经网络，得到光伏发电功率的预测值和概率； 其中，所述历史时序数据包括历史实测发电功率数据与历史实测天气数据，对所述历史时序数据进行特征提取时，具体包括： 将历史实测发电功率数据与历史实测天气数据组合为数据矩阵，所述数据矩阵的行数为预测时刻之前的预设时间段内的采样次数，所述数据矩阵的列数为历史实测发电功率数据与历史实测天气数据中的特征数量； 使用训练好的TS2Vec表征模型对所述数据矩阵进行特征表征，得到特征维度升维后的数据矩阵，作为历史时序数据对应的二维特征图； 所述历史图像数据包括历史卫星云图和历史地面云图，对所述历史图像数据进行图像预处理时，具体是对所述历史卫星云图和历史地面云图的图像进行灰度化处理，然后将图像尺寸调整为统一大小； 对图像预处理后的历史图像数据进行特征提取时，具体是对图像预处理后的历史卫星云图和历史地面云图分别进行特征提取，具体包括： 将预处理后的当前图像数据作为初始特征图，将初始特征图一路依次进行全局平均池化和全局最大池化，然后通过共享的多层感知机计算得到通道注意力图，使用通道注意力图对初始特征图另一路相乘，得到中间特征图； 将中间特征图一路分别进行全局平均池化和全局最大池化，然后将全局平均池化和全局最大池化的结果拼接后通过卷积层得到空间注意力图，使用空间注意力图对中间特征图另一路相乘，得到最终特征图； 将历史图像数据的二维特征图与历史时序数据对应的二维特征图进行拼接时，具体是将历史图像数据对应的二维特征图与历史时序数据对应的二维特征图均增加大小为1的通道维度作为第三个维度，并在第三个维度上进行数据拼接，得到异构特征融合的三维特征图，然后将异构特征融合的三维特征图转换为对应的二维特征图。

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