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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利光伏发电站的数据处理方法、装置、电子设备及存储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：CN119377708B 。

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：202411408921.1，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权光伏发电站的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质是由付学谦;鲁娜;杨德昌设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本光伏发电站的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种光伏发电站的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取光伏发电站的时间序列数据；对时间序列数据进行多维度的数据聚类得到光伏发电站的多维相似性度量，根据光伏发电站的多维相似性度量生成光伏发电站的目标光伏场景。由此，本申请考虑了光伏发电站的功率维度、能量维度和波动性的多个维度，有效地提取出具有代表性的光伏场景，减少了数据量，提高了数据分析和处理的效率，并利用光伏并网的随机潮流、年发电量、光伏日发电量曲线形状相似度、光伏发电高峰时段频率值等指标进行评估，从聚类算法和电力两个角度验证光伏场景提取的准确性，可靠性与实用性更强。

本发明授权光伏发电站的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光伏发电站的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取光伏发电站的时间序列数据； 对所述时间序列数据进行多维度的数据聚类得到所述光伏发电站的多维相似性度量，其中，所述多维度为所述光伏发电站的功率维度、能量维度和波动性维度的多个； 根据所述光伏发电站的多维相似性度量生成所述光伏发电站的目标光伏场景； 所述对所述时间序列数据进行多维度的数据聚类得到所述光伏发电站的多维相似性度量，包括：对所述时间序列数据进行预聚类得到目标聚类数目；将所述目标聚类数目的数据输入聚类模型，所述聚类模型输出所述光伏发电站的多维相似性度量，其中，所述聚类模型计算所述目标聚类数目的数据中任意两条功率时间序列的相似性度量、电量大小相似性、互相关序列长度和波动位置相似性，根据所述相似性度量、所述电量大小相似性、所述互相关序列长度和所述波动位置相似性生成多维相似性度量，其中，所述聚类模型为： LESDxi,xj,W＝w1Lxi,xj+w2Exi,xj+w3Sxi,xj+w4δxi,xj 其中，w1，w2，w3和w4代表权重系数，构成了向量W∈R4×1，xi和xj分别表示一条长度为L的功率时间序列，xit，xjt分别表示第t时刻功率时间序列xi和xj的特征； Exi,xj表示xi和xj的电量大小相似性； CCωxi,xj＝Rω-Lxi,xj,ω∈{1,2,K,2L-1}, CCwxi,xj表示xi和xj的互相关序列，s表示功率时间序列xj的移动步长，s∈[-L,L]；w为互相关序列CCwxi,xj的位置下标； Sxi,xj＝1-MaxNCCcxi,xj,Sxi,xj表示xi与xj的形态趋势相似距离，值域为[0,2]，MaxNCCcxi，xj表示系数归一化后互相关序列中的最大值； 表示序列xj滑动到和xi形态趋势最相似时的位移，δxi,xj表示两条功率时间序列波动的相似性； 所述根据所述光伏发电站的多维相似性度量生成所述光伏发电站的目标光伏场景，包括：从所述光伏发电站的多维相似性度量中提取形态代表性场景；对所述形态代表性场景进行放大得到所述光伏发电站的目标光伏场景，其中，所述目标光伏场景为： 其中，Ng为第g类功率时间序列条数；xg,i,t为第g类中第i条功率时间序列在t时刻的特征值，为第g类形态代表性场景，μg,t*为第g类形态代表性场景在t时刻的特征值，Pg表示待求代表性场景所在簇的原始序列集合，LESDμg，xi，W表示μg和xi的多维相似性度量值。

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