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龙图腾网获悉上海融和元储能源有限公司申请的专利多源新能源出力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：CN120497913B 。

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：202510969619.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权多源新能源出力预测方法及装置是由宫瑶;谈一鸣;王玲霞;孙楚天;夏耀杰;施婕;何传鑫设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源新能源出力预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种多源新能源出力预测方法及装置，其方法包括：通过误差时序模型对多源气象数据进行置信区间评估与异常修正，利用AI算法在D‑1日主动择优气象源；采用色阶特征识别技术提取气象数据空间分布特征，结合物理意义映射模型实现数值预报与地理坐标的多模态精准匹配；构建耦合数据驱动与物理机理的混合预测模型，生成新能源发电功率预测曲线；通过D+1日预测结果与实际出力的动态反馈机制，迭代优化气象源评估参数与模型权重。本发明突破了多源数据标准化融合的技术瓶颈，提升了气象数据利用效率与预测模型的可解释性，为电力交易场景下新能源出力预测提供了高可靠性的决策支持。

本发明授权多源新能源出力预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多源新能源出力预测方法，其特征在于，包括： 收集多气象源对同一区域内相同时间段下的历史气象数据，并利用每个气象源的历史气象数据，得到每个气象源不同时间段下的动态误差权重参数，其包括：利用每个气象源的历史气象数据中所包含的每个气象要素数据在不同时间段下的预报值和实测值，构建每个气象源不同时间段下的动态置信区间；利用所述每个气象源不同时间段下的动态置信区间，对每个气象源的误差进行量化评估，得到每个气象源不同时间段下的动态误差权重参数； 利用所述每个气象源不同时间段下的动态误差权重参数，构建多气象源的AI强化学习多目标优化模型，并通过求解所述多气象源的AI强化学习多目标优化模型，得到每个时间段下的最优气象源组合其所述多气象源的AI强化学习多目标优化模型包括： ； 式中，表示第t时间段第个气象源中第j个历史气象数据的启用状态；、、为权重系数且；表示第t时间段第个气象源中第j个历史气象数据的动态误差权重参数；表示第t时间段第个气象源中第j个历史气象数据的实际覆盖率；分别表示第t时间段第个气象源中第j个历史气象数据的均值和方差； 从所述最优气象源组合的每个时间段下对应的气象源中获取气象图片，并利用色阶特征识别技术，从每个气象图片中提取出气象要素信息、气象要素图像坐标及气象要素色阶参数； 通过将所述最优气象源组合的每个时间段下的所述气象要素图像坐标与目标地理区域坐标及新能源装机信息进行空间匹配，得到所述最优气象源组合的每个时间段下的多模态融合气象数据集； 分别确定与所述最优气象源组合的每个时间段下的多模态融合气象数据集中的气象要素信息相对应的混合预测模型，并通过将所述最优气象源组合的每个时间段下的多模态融合气象数据集输入至对应的混合预测模型，得到多源新能源的出力预测结果。

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