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龙图腾网获悉北京飔合科技有限公司申请的专利基于多模态信息融合的区域超短期新能源功率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：CN120638335B 。

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：202511119984.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于多模态信息融合的区域超短期新能源功率预测方法是由燕兆;商敬男;任倩宜;张烨;张惠康设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信息融合的区域超短期新能源功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于功率预测技术领域。提供了基于多模态信息融合的区域超短期新能源功率预测方法，包括：获取目标区域的卫星遥感数据、场站观测数据、气象模式数据以及场站属性数据，并进行时空对齐和异常值处理；从上述各数据中进行特征提取；使用特征融合网络对提取的特征进行多层次融合，得到融合特征；将融合特征输入预测模型，得到预测的目标区域的超短期新能源功率。本发明利用多层次融合算法整合多模态数据特征，为区域超短期新能源功率预测提供更全面、针对性的数据支持，可显著提升预测模型的性能和泛化能力，有助于电力调度部门更精准地进行决策，实现对新能源的高效消纳和电网的稳定运行。

本发明授权基于多模态信息融合的区域超短期新能源功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息融合的区域超短期新能源功率预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取目标区域的卫星遥感数据、场站观测数据、气象模式数据以及场站属性数据，并进行时空对齐和异常值处理； 从卫星遥感数据中提取云系动态特征和地表辐射特征，从场站观测数据中提取功率时序特征和局地气象波动特征，从气象模式数据中提取区域气象趋势特征，从场站属性数据中提取场站类型特征及设备状态特征； 使用特征融合网络对提取的云系动态特征、地表辐射特征、功率时序特征、局地气象波动特征、区域气象趋势特征、场站类型特征及设备状态特征进行多层次融合，得到融合特征；其中，融合的层次数至少基于数据特征复杂指标、预测场景动态指标、特征关联强度指标决定； 将所述融合特征输入预测模型，得到预测的目标区域的超短期新能源功率； 所述融合的层次数至少基于数据特征复杂指标、预测场景动态指标、特征关联强度指标决定，包括： 计算云系动态特征的变化速率、功率时序特征的波动幅度及局地气象波动特征的方差，将其作为所述数据特征复杂指标； 计算目标区域的地形复杂度指数、气象灾害预警等级及新能源场站分布密度，将其作为所述预测场景动态指标； 计算云系动态特征与地表辐射特征的相关系数、功率时序特征与局地气象波动特征的互信息值及场站类型特征与功率时序特征的匹配度，将其作为所述特征关联强度指标； 将所述数据特征复杂指标、所述预测场景动态指标、所述特征关联强度指标输入注意力权重网络，通过全连接层与softmax函数输出各指标的注意力权重，并计算各注意力权重的归一化得分； 基于综合得分确定所述层次数；其中，所述综合得分是通过对各所述归一化得分进行加权计算得出的。

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