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龙图腾网获悉上海能源科技发展有限公司;河海大学申请的专利一种光伏出力短期预测方法及预测系统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：CN114511132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202111624511.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种光伏出力短期预测方法及预测系统是由范永威;张大顶;李家杰;孙立胜;李良;郑堃;阿依努尔;郭苏设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏出力短期预测方法及预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏出力短期预测方法及预测系统，属于光伏发电技术领域。预测方法包括如下步骤：S10、采集数据；S20、K‑means聚类分析预测；S30、BP神经网络模型预测；S40、预测结果整合。本发明的预测方法，在数据采集时，选取与目标预测日相关性高的历史数据；使用K‑means聚类分析的方法建立聚类中心和天气状况的映射关系，结合预测日天气预报，更准确的追踪日内气象变换频繁的光伏功率曲线的变化，降低天气类型变化带来的影响；同时，构建BP神经网络模型，使用采集的辐照强度数据预测光伏出力，降低辐照强度变化带来的影响因素；再通过构建整合模型，根据影响权重对不同时间尺度的预测结果有效结合，从而完成最终的预测，有效的提高了光伏出力的预测精度。

本发明授权一种光伏出力短期预测方法及预测系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏出力短期预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S10、采集数据，采集目标光伏电站历史N1年中与目标预测日相同日期所处区间N2天，共N1×N2＝n天的日光伏功率曲线数据及日辐照量数据； S20、K‑means聚类分析预测，利用步骤S10中n天的日光伏功率曲线，通过K‑means聚类分析法预测目标预测日的光伏功率曲线，得到预测结果P1； S30、BP神经网络模型预测，构建BP神经网络模型，用步骤S10中采集的n天的日辐照量数据训练BP神经网络模型，用训练好的模型预测目标预测日的光伏功率曲线，得到预测结果P2； S40、预测结果整合，构建整合模型，将步骤S20和步骤S30的预测结果整合，整合模型如下，PPV＝P1ω1+P2ω2； 其中，PPV为最终预测的日光伏功率曲线，ω1为预测结果P1所占权重，ω2预测结果P2所占权重； 所述步骤S20的K‑means聚类分析预测具体步骤如下： S21、用步骤S10中采集的n天的日光伏功率曲线作为样本数据集{y1,y2,…,yn}，yi表示第i天的日光伏功率曲线，从中随机选取四个样本数据作为四个初始聚类中心，分别代表晴、多云、阴及雨4种典型天气类型下的日光伏功率曲线模式； S22、分别计算每个样本数据至各初始聚类中心的欧氏距离Dic，与对应初始聚类中心的欧氏距离最小的样本即归为该初始聚类中心所属簇，将样本数据更新成四簇； 所述欧氏距离计算模型如下，Dic＝|yi‑xc|，其中，yi为第i个样本，xc表示第c簇的聚类中心； S23、对产生的四簇样本重新计算对应簇的聚类中心，通过如下模型计算，其中，Nc为第c簇的样本个数； S24、重复步骤S22～步骤S23，直到达到最大迭代次数100时终止重复； S25、获取目标预测日的天气预报信息，确定天气预报中四种典型天气类型对应的时段，根据不同时段对应的天气类型，选取对应簇聚类中心的日光伏功率曲线中对应时段的曲线，拼接形成目标预测日的光伏功率曲线，即为预测结果P1。

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