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龙图腾网获悉深圳市德兰明海新能源股份有限公司申请的专利光伏发电预测方法、设备及存储介质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：CN120414541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510926521.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权光伏发电预测方法、设备及存储介质是由雷健华;刘文华;白昊;马辉;胡锦设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本光伏发电预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及光伏发电预测技术领域，特别是涉及一种光伏发电预测方法、设备及存储介质。预测方法包括：获取历史天气特征、设备标识信息和历史真实发电量；将设备标识信息转换成数值序号后输入到特征编码模型得到设备编码特征；将历史天气特征和设备编码特征进行融合后输入到深度学习模型得到光伏预测发电量；基于预设的物理估算模型，提取部分天气特征和部分编码特征计算出光伏估计发电量；最后，基于光伏预测发电量、光伏估计发电量和历史真实发电量计算融合损失进行模型训练，并基于训练好的特征编码模型和深度学习模型对光伏发电进行预测。本申请的方法，使得模型在数据较少或噪声较大的情况下也能有效预测，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

本发明授权光伏发电预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光伏发电预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史天气特征、设备标识信息和历史真实发电量； 将所述设备标识信息转换成数值序号后输入到特征编码模型，得到设备编码特征； 将所述历史天气特征和所述设备编码特征进行融合后输入到深度学习模型，得到光伏预测发电量； 基于预设的物理估算模型，从所述历史天气特征中提取部分天气特征以及从所述设备编码特征中提取部分编码特征计算出光伏估计发电量； 基于所述光伏预测发电量、所述光伏估计发电量和所述历史真实发电量计算融合损失，基于所述融合损失对所述深度学习模型和所述特征编码模型进行训练，得到训练好的深度学习模型和训练好的特征编码模型； 基于所述训练好的特征编码模型和所述训练好的深度学习模型对光伏发电进行预测； 所述基于所述光伏预测发电量、所述光伏估计发电量和所述历史真实发电量计算融合损失包括： 基于所述光伏预测发电量和所述光伏估计发电量计算物理约束损失，所述物理约束损失的计算公式为： ； 基于所述光伏预测发电量和所述历史真实发电量计算模型预测损失，所述模型预测损失的计算公式为： ； 基于所述物理约束损失和所述模型预测损失计算融合损失，所述融合损失的计算公式为： ； 其中，为融合损失，为物理约束损失，为模型预测损失，、为权重系数，为样本数量，是第个样本的真实值，为所述物理估算模型对第个样本的估计值，为深度学习模型对第个样本的预测值。

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深圳市德兰明海新能源股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽街道新围社区同沙路168号凯达尔集团中心大厦1号楼十九层；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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