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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;长沙理工大学申请的专利考虑环境变化和光伏板老化的渔光系统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：CN119448261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411568293.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权考虑环境变化和光伏板老化的渔光系统光伏功率预测方法是由周炜;张春雁;张昊;窦真兰;王光东;姜飞;蔡卓良;王力;张佳裕;施勇;陆勋;黄珂;赵新娅;景晓娟;任堂正;孟莹设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑环境变化和光伏板老化的渔光系统光伏功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种考虑环境变化和光伏板老化的渔光系统光伏功率预测方法，包括：获取用于渔光系统数据，进行功率指标分析，从而对天气类型分类，得到各类天气类型的数据集；对影响光伏发电的各个气象因素与光伏发电功率相关性进行分析，筛选出主要影响因素；基于光伏阵列机理模型，对数据集中参数计算理论功率值，识别并优化功率异常点；计算出光伏组件的相对老化程度，从而对数据集中的光伏输出功率进行修正；根据预测日的实测数据从数据集中寻找相似日的历史数据，构建样本集对神经网络进行迭代训练；将预测日的实测数据输入训练好的神经网络中，得到光伏功率预测结果。与现有技术相比，本发明有效提升了渔光系统功率预测的准确性与供电的有效性。

本发明授权考虑环境变化和光伏板老化的渔光系统光伏功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑环境变化和光伏板老化的渔光系统光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取用于渔光系统光伏功率预测的数据，进行功率指标分析，从而对天气类型进行分类，得到各类天气类型的数据集； 根据所述数据集，对影响光伏发电的各个气象因素与光伏发电功率相关性进行分析，从而筛选出对功率影响较大的主要影响因素； 基于光伏阵列机理模型，对数据集中的辐照度、温度参数计算理论功率值，与对应的实测功率值对比，识别并优化功率异常点； 通过IV测试仪测试光伏组件的IV曲线，计算出光伏组件的相对老化程度，从而对数据集中的光伏输出功率进行修正； 根据预测日的实测数据分析功率指标，进行天气类型的分类，并从数据集中寻找相似日的历史数据，构建样本集； 采用样本集对神经网络进行迭代训练，直至获取训练好的神经网络； 根据预测日的实测数据提取主要影响因素对应的特征，并输入训练好的神经网络中，得到渔光系统光伏功率预测结果； 所述光伏组件的相对老化程度的计算过程包括： 根据测试出的光伏组件的IV曲线，获取测量的开路电压、短路电流和最大功率点，从而计算填充因子，该填充因子的计算表达式为： 式中，为填充因子；为开路电压；为短路电流；为最大功率点对应的电压；为最大功率点对应的电流； 根据光伏组件正常工作时的填充因子基本上都大于0.7的特点，计算出相对老化程度，对应的计算表达式为： 式中，为相对老化程度； 所述对数据集中的光伏输出功率进行修正的计算表达式为： 式中，Pt为未修正时未考虑老化影响时光伏输出功率；Ps为考虑老化影响后光伏输出功率；Kloss为功率损失系数。

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国网上海市电力公司;长沙理工大学，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122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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