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龙图腾网获悉国网山西省电力公司电力科学研究院申请的专利一种集成优化的新能源发电量的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：CN120497917B 。

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：202510978137.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种集成优化的新能源发电量的预测方法是由杨超颖;李慧蓬;宋金鸽;赵军;王金浩;谷良;韩鹏;常潇;齐芸芸;王亮设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成优化的新能源发电量的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源发电量预测技术领域，具体提供了一种集成优化的新能源发电量的预测方法，包括：获取历史时间段的新能源场站的发电量的时间序列数据；确定时间序列数据所属的类别；将时间序列数据输入至对应类别的集成预测模型，由集成预测模型中的每个预测模型，得到在待测时间段的每个预测模型对应的预测结果；其中，预测模型包括全局预测模型和局部预测模型；计算各个预测结果的平均值，得到待测时间段的新能源场站的发电量的预测结果。本发明提供的一种集成优化的新能源发电量的预测方法，能够提高新能源发电量的预测精度，提高多模型协同优势。

本发明授权一种集成优化的新能源发电量的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种集成优化的新能源发电量的预测方法，其特征在于，包括： 获取历史时间段的新能源场站的发电量的时间序列数据； 确定所述时间序列数据所属的类别； 构建全局预测模型和多个局部预测模型，得到各个预测模型； 将每个类别的训练数据输入至各个预测模型，通过各个预测模型输出对应的预测结果； 基于各个预测结果的预测误差，对各个预测模型中的优劣进行排序； 将排名最优的预测模型作为初始模型； 采取自优而劣的顺序，逐步将排名次优的预测模型与初始模型进行集成，得到每次集成的预测模型； 计算每次集成的预测模型的预测结果，并根据所述预测结果计算对应的预测误差；直至预测误差不再降低，集成终止，得到每个类别对应的集成预测模型； 将所述时间序列数据输入至对应类别的集成预测模型，由集成预测模型中的每个预测模型，得到在待测时间段的每个预测模型对应的预测结果；其中，所述预测模型包括全局预测模型和局部预测模型；所述全局预测模型是利用多个类别的训练数据进行训练得到的；使用各个类别的训练数据共同对神经网络模型进行训练，得到所述全局预测模型；所述局部预测模型是利用对应单个类别的训练数据训练得到的；使用不同类别的训练数据分别对神经网络模型进行训练，得到各个所述局部预测模型；不同类别的集成预测模型所包括的预测模型是根据不同类别的训练数据进行训练和检测得到的； 计算各个预测结果的平均值，得到待测时间段的新能源场站的发电量的预测结果。

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