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龙图腾网获悉华能秦煤瑞金发电有限责任公司申请的专利一种基于多模型融合的光伏电站发电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：CN119448191B 。

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：202411285846.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于多模型融合的光伏电站发电预测方法是由刘弘玺;孙兆国;叶敬;罗建民;陈常青;叶建民;钟旭亮;廖兢设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型融合的光伏电站发电预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及发电预测数据处理技术领域，公开一种基于多模型融合的光伏电站发电预测方法，通过融合光伏物理模型、发电统计模型和发电预测模型，不仅考虑了物理规律，还结合统计学习和机器学习以提高预测的稳定性和准确性，利用环境气象数据、光伏电站电气参数及历史发电数据，实现光伏电站发电量的预测。准确的光伏发电功率预测有助于电网更好地安排发电计划和调度资源。通过多模型融合提高预测精度和稳定性，使得电网调度更加精准和高效，减少因光伏发电波动带来的电网不稳定因素。使得光伏发电更加稳定地接入电网并满足电力需求，从而推动清洁能源的广泛应用和发展。

本发明授权一种基于多模型融合的光伏电站发电预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合的光伏电站发电预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、数据收集与预处理，收集环境气象数据、光伏电站电气参数、历史发电数据并对数据进行预处理； S2、构建多模型并融合，包括： 光伏物理模型：根据光伏电池的光电转换原理，根据温度、光照强度、组件效率因素构建光伏物理模型； 发电统计模型：根据历史发电数据、环境气象数据，构建时间序列模型进行发电量统计； 发电预测模型：根据机器学习方法，结合环境气象数据、光伏电站电气参数，结合发电统计模型建立发电预测模型； 通过模型集成方法对多个模型进行融合； S3、对构建的多模型进行训练与验证，使用历史发电数据对模型进行训练，评估发电预测模型的预测性能并进行调整优化参数，提高预测精度； S4、实时预测与监控，集成实时环境气象数据接口，确保发电预测模型输入数据的实时性和准确性，实时更新预测结果，监控电站发电情况，及时调整电站运行策略，并进行远程监控和预警管理； S5、预测结果反馈并进行多模型优化迭代，将发电预测模型实时预测结果与实际发电数据进行对比，分析预测误差的原因，并对多模型进行持续优化； 所述S3中还包括： S31、模型训练：使用预处理后的数据对光伏物理模型、发电统计模型、发电预测模型进行训练，在训练过程中，监控每个模型的性能，并根据需要进行调整； S32、超参数优化：通过贝叶斯优化方法调整每个模型的超参数，包括学习率、迭代次数、隐藏层维度，找到最优的模型配置； S33、正则化并防止过拟合：在训练过程中添加正则化项以防止模型过拟合，通过早停策略来监控验证集上的性能，并在性能不再提升时停止训练； 所述S5中对多模型进行持续优化具体包括： 调整模型参数：根据验证结果调整发电预测模型的超参数，优化光伏物理模型和发电统计模型的参数设置； 数据质量提升：识别并改进数据收集和处理流程中的不足，减少数据噪声和缺失值； 引入新特征：根据预测效果分析，引入新的环境气象数据或电气参数作为模型输入特征。

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华能秦煤瑞金发电有限责任公司，其通讯地址为：341100 江西省赣州市赣县茅店镇上坝村华能秦煤瑞金电厂；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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