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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司信息通信公司;武汉大学申请的专利基于LSTM的分布式电源供电功率预测方法、系统及设备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：CN120033663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411889313.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于LSTM的分布式电源供电功率预测方法、系统及设备是由张剑;郑蕾;胡钰林;王晟玮;李磊;叶宇轩;赵一臻设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM的分布式电源供电功率预测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：一种基于LSTM的分布式电源供电功率预测方法、系统及设备，方法首先获取分布式电源目标区域的气象数据，计算理论电力数据，然后基于DBSCAN算法进行聚类分析，并扩充数据维度，获得正常值与异常值数据集，接着对LSTM预测网络的损失函数进行优化，并预测获得未来的正常值与异常值预测结果，最后设置参数调整条件，重复上述步骤，直至完成预测；本发明针对历史电力数据类型繁多、异常值多的问题，改进了DBSCAN聚类算法的距离定义，结合数据点与理论输出功率的距离，提高了正常值提取的稳定性，并引入LSTM预测网络，避免了仅预测正常值的数据局限性，同时结合物理约束和理论功率改进了损失函数，优化了自适应调整参数，使得算法更加高效。

本发明授权基于LSTM的分布式电源供电功率预测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的分布式电源供电功率预测方法，其特征在于，包括： S1、获取分布式电源目标区域的历史气象数据和未来预报气象数据，计算分布式电源目标区域的理论电力数据； S2、基于DBSCAN聚类算法对理论电力数据进行聚类分析，并增加理论功率扩充数据维度，获得分布式电源供电功率的正常值数据集和异常值数据集； 所述步骤S2，具体包括： S21、将理论电力数据作为数据集进行聚类分析，并在理论发电功率的测量功率的基础上，增加理论功率以扩充数据维度，则基于DBSCAN聚类算法进行聚类分析时，任意两个样本点和之间的距离表达式如下： ； ；；； 其中：、均为距离权重参数，为点的测量功率，为点的理论功率；所述理论功率根据分布式电源对应的历史理论发电功率进行计算； S22、若的领域内至少包含个样本，则为核心对象，将数据集中的所有核心对象相应的聚类子数据集合起来获得最终的正常值数据集，则其他数据为异常值数据集； S3、结合分布式电源的物理约束和理论功率对LSTM预测网络的损失函数进行优化，并基于正常值数据集和异常值数据集，通过LSTM预测网络分别预测获得分布式电源未来发电功率的正常值预测结果和异常值预测结果；所述LSTM预测网络包括并联的第一预测网络与第二预测网络； S4、基于正常值预测结果和异常值预测结果，设置参数调整条件，自适应调整DBSCAN聚类算法的参数设置，并重复步骤S1-S4，直至完成预测。

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国网湖北省电力有限公司信息通信公司;武汉大学，其通讯地址为：430070 湖北省武汉市洪山区徐东大街341号；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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