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龙图腾网获悉华电电科新能技术(杭州)有限公司申请的专利光伏发电功率预测模型训练方法、预测方法、装置、设备及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：CN119853033B 。

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：202510339463.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权光伏发电功率预测模型训练方法、预测方法、装置、设备及介质是由李旋;杨帅;刘保松;耿超龙;耿倬;吕渤林;张宁宁;赵军;潘彬彬;袁晗设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本光伏发电功率预测模型训练方法、预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种光伏发电功率预测模型训练方法、预测方法、装置、设备及介质，包括：获取历史数据并提取特征数据，计算特征重要性分数并确定重要特征数据；采用主成分分析法对重要特征数据数据标准化，计算协方差矩阵并分解得到特征值和特征向量，构造主成分载荷矩阵并计算主成分特征矩阵，将方差贡献率最大的主成分特征加入重要特征数据；划分训练集、验证集及测试集；建立混合注意力机制‑双向长短期记忆网络模型，选择超参数类型并设置初始值；使用训练集训练模型，使用验证集验证模型性能是否达到预期效果，若否，调整超参数并训练模型；若是，输出训练好的光伏发电功率预测模型；使用测试集测试评估。本发明提升模型性能，提高预测精度。

本发明授权光伏发电功率预测模型训练方法、预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种光伏发电功率预测模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括： S101：获取光伏电站的光伏发电历史数据，从所述光伏发电历史数据中提取特征数据，采用CatBoost算法计算所述特征数据的特征重要性分数，根据所述特征重要性分数确定重要特征数据，所述光伏发电历史数据包括全球水平辐照度、直射法线辐照度、散射水平辐照度、相对湿度、风速、倾斜辐照度、组件温度及直流侧功率； S102：采用主成分分析法对所述重要特征数据进行数据标准化处理得到标准化后数据，计算标准化后数据的协方差矩阵，对所述协方差矩阵进行特征值分解得到特征值和所述特征值对应的特征向量，根据所述特征向量构造主成分载荷矩阵，根据所述主成分载荷矩阵和所述标准化后数据矩阵得到主成分特征矩阵，计算各主成分特征的方差贡献率，将方差贡献率最大的主成分特征添加到所述重要特征数据中得到更新后特征数据； S103：将所述更新后特征数据按照预设比例划分为训练集、验证集及测试集； S104：建立混合注意力机制-双向长短期记忆网络模型，所述混合注意力机制包括局部注意力机制和自注意力机制，选择超参数类型并设置各所述超参数的初始值； S105：使用所述训练集训练所述混合注意力机制-双向长短期记忆网络模型，使用所述验证集验证所述混合注意力机制-双向长短期记忆网络模型的性能是否达到预期效果，若否，则调整所述超参数的取值，返回执行步骤S105；若是，则输出训练好的光伏发电功率预测模型； S106：使用所述测试集对所述训练好的光伏发电功率预测模型进行测试评估。

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