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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司韶关供电局申请的专利发电功率预测方法、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：CN118822013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410855108.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权发电功率预测方法、装置、设备及介质是由黄家嘉;骆盛军;彭健;黄小强;李捷;林哲;刘凤雏;刘志勇;曾昭洁;曾睿;谭晓烽;谢智勇;张良凡;赖裕;陈成设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本发电功率预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种发电功率预测方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取待测发电站所属区域在待预测时长内的天气数据；将天气数据输入至预先训练好的功率波动模式识别模型中，得到预测功率波动模式；将天气数据输入至与预测功率波动模式相对应的功率预测模型中，得到待测发电站在待预测时长内的发电功率预测数据。本实施例的技术方案，实现提高发电功率预测准确性的同时，达到保障能源供应可靠性的技术效果。

本发明授权发电功率预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种发电功率预测方法，其特征在于，包括： 获取待测发电站所属区域在待预测时长内的天气数据； 将所述天气数据输入至预先训练好的功率波动模式识别模型中，得到预测功率波动模式；其中，所述功率波动模式识别模型是基于历史发电功率数据和与所述历史发电功率数据相对应的功率波动模式标签训练得到的；所述功率波动模式标签是基于所述历史发电功率数据在至少两个功率波动评价指标下的功率波动属性确定的；所述历史发电功率数据中包括输出功率数据和天气数据； 将所述天气数据输入至与所述预测功率波动模式相对应的功率预测模型中，得到所述待测发电站在所述待预测时长内的发电功率预测数据；其中，不同的功率预测模型是基于不同功率波动模式所对应的历史发电功率数据的样本特征矩阵和时变邻接矩阵训练得到的； 所述方法还包括：基于每个历史发电功率数据和与其对应的功率波动模式标签，对待训练模型进行训练，以得到训练好的模型，包括： 基于同一功率波动模式标签对应的所有历史发电功率数据，分别确定至少三个空间层级所对应的样本数据集；所述空间层级包括单点发电层级、第一聚类发电层级和第二分类发电层级； 基于所述至少三个空间层级的样本数据集，确定目标样本集； 对所述目标样本集中的历史发电功率数据进行时序划分，得到样本特征矩阵和时变邻接矩阵；其中，所述样本特征矩阵中的每个元素表示历史发电功率数据；所述时变邻接矩阵中的每个元素表示两个历史发电功率数据之间的时序关系； 基于所述样本特征矩阵和时变邻接矩阵对待训练模型中功率预测模型进行训练，得到训练好的与所述功率波动模式标签相对应的功率预测模型； 所述空间层级包括第一聚类发电层级，所述基于同一功率波动模式标签对应的所有历史发电功率数据，分别确定至少三个空间层级所对应的样本数据集，包括： 对所述所有历史发电功率数据进行聚类分析，得到至少一个第一聚类所对应的第一发电功率数据集；所述第一聚类中包括至少两个发电站； 对于每个所述第一发电功率数据集，将所述第一发电功率数据集中的同一时间维度的历史发电功率数据进行融合处理，得到所述时间维度的第二发电功率数据； 基于每个时间维度的第二发电功率数据，确定第一聚类发电层级的样本数据集； 所述空间层级包括第二分类发电层级，所述基于同一功率波动模式标签对应的所有历史发电功率数据，分别确定至少三个空间层级所对应的样本数据集，包括： 对所述所有历史发电功率数据进行模糊逻辑分析，得到至少一个第二分类所对应的第三发电功率数据集；所述第二分类中包括至少两个发电站； 对于每个所述第三发电功率数据集，将所述第三发电功率数据集中的同一时间维度的历史发电功率数据进行融合处理，得到所述时间维度的第四发电功率数据； 基于每个时间维度的第四发电功率数据，确定第二分类发电层级的样本数据集。

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