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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司南宁供电局申请的专利一种基于相关区域光伏功率相似性和卷积层特征提取的超短期光伏功率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：CN119496118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411540944.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于相关区域光伏功率相似性和卷积层特征提取的超短期光伏功率预测方法是由李聪;吴燕;张珍;莫冬媛;覃云奕;黄冬燕;黎松龄;黄雲宇;吕仁周;孙凯华;杨玲玲设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相关区域光伏功率相似性和卷积层特征提取的超短期光伏功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相关区域光伏功率相似性和卷积层特征提取的超短期光伏功率预测方法，包括以下步骤：步骤S1：对历史功率数据和天气数据进行预处理；步骤S2：对相关区域功率数据和本区域功率数据进行相关性分析；步骤S3：构建相关区域光伏功率预测模型；步骤S4：构建本区域光伏功率预测模型；步骤S5：设置模型相关训练参数；步骤S6：利用MAPE、RMSE、R2和MAE评价指标评估预测结果。本发明通过深入挖掘相关区域光伏功率中的相似性，提取潜在的有用信息，并利用卷积层进行数据特征提取，确保数据的有效性，防止数据冗余，从而显著提高了超短期光伏发电功率的预测精度。

本发明授权一种基于相关区域光伏功率相似性和卷积层特征提取的超短期光伏功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相关区域光伏功率相似性和卷积层特征提取的超短期光伏功率预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1：对历史功率数据和天气数据进行预处理，包括缺失值处理、归一化和数据集划分； 步骤S2：对相关区域功率数据和本区域功率数据进行相关性分析，确保使用的参考模型与本区域有足够的相关性； 步骤S3：构建相关区域光伏功率预测模型，利用相关区域的特征，预训练预测值，通过相关区域相似性，将源模型的知识转移至新任务；相关区域光伏功率预测模型是一个前馈神经网络，用于处理7维输入特征，输出为通过若干密集层后的单个概率值； 步骤S4：构建本区域光伏功率预测模型，利用自适应多尺度特征融合提取输入层特征，减少模型复杂度，使用不同大小的卷积核，能够在多个时间尺度上提取特征，并利用自适应权重机制动态调整各特征的贡献；本区域光伏功率预测模型以两个输入为模型输入，经过卷积和全连接网络层，输出一个预测值； 步骤S5：设置模型相关训练参数，使用早停机制和模型检查点，观察模型训练过程中的状态，保证模型结果的有效性，检测梯度爆炸是否发生，用于防止相关区域光伏功率预测模型及本区域光伏功率预测模型过拟合和保存模型训练中最优权重； 步骤S6：利用MAPE、RMSE、R²和MAE评价指标评估预测结果,MAPE衡量预测值与真实值之间的平均百分比误差；RMSE衡量预测值与真实值之间的标准偏差；R²衡量模型的拟合优度；MAE衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差。

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广西电网有限责任公司南宁供电局，其通讯地址为：530000 广西壮族自治区南宁市江南区星光大道43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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