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龙图腾网获悉南方电网数字电网研究院有限公司申请的专利基于海量气象数据特征优化的新能源SVM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：CN114676923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210338291.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于海量气象数据特征优化的新能源SVM功率预测方法是由陈元峰;马溪原;姚森敬;李鹏;张子昊;程凯;周悦;陈炎森;周长城;李卓环;包涛设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于海量气象数据特征优化的新能源SVM功率预测方法在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于海量气象数据特征优化的新能源SVM功率预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取与发电功率相关度大于预设边界值的气象特征数据；将所述气象特征数据输入至新能源发电功率预测模型，经所述新能源发电功率预测模型输出预测的发电功率，其中，所述新能源发电功率预测模型被设置为根据样本气象特征数据与发电功率的对应关系训练获得，所述新能源发电功率预测模型包括SVM模型。采用本方法能够提高新能源发电功率预测模型的精度，有利于后续电力系统的调度计划的制定和调整。

本发明授权基于海量气象数据特征优化的新能源SVM功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于海量气象数据特征优化的新能源SVM功率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取与发电功率相关度大于预设边界值的气象特征数据；其中，所述预设边界值的确定方式包括：获取相关度取值区间；从所述取值区间中分别间隔预设步长取值，得到多个候选边界值；分别利用与发电功率相关度大于候选边界值的气象特征数据训练新能源发电功率预测模型，得到多个候选新能源发电功率预测模型；从所述多个候选新能源发电功率预测模型选择精度评分最高的模型对应的边界值作为所述预设边界值； 将所述气象特征数据输入至新能源发电功率预测模型，经所述新能源发电功率预测模型输出预测的发电功率，其中，所述新能源发电功率预测模型被设置为根据样本气象特征数据与发电功率的对应关系训练获得；所述新能源发电功率预测模型对应有超参数，所述超参数的确定方式，包括：获取样本气象特征数据的集合、第一超参数的第一取值范围以及第二超参数的第二取值范围，所述集合中包括多个标注有功率标签的样本气象特征数据； 构建多个功率预测模型，所述多个功率预测模型中第一超参数和或第二超参数不同；按照交叉验证的方式对所述多个功率预测模型的精度进行测试，得到多个预测精度评分；从所述多个功率预测模型中确定预测精度评分最高的功率预测模型的第一超参数和第二超参数作为所述新能源发电功率预测模型的超参数，所述新能源发电功率预测模型包括SVM模型；所述第一取值范围的确定方式，包括：构建多个第一功率预测模型，所述多个第一功率预测模型对应的第一超参数为第三取值范围内的多个参数值、第二超参数为预设第二超参数；按照交叉验证的方式对所述多个第一功率预测模型的精度进行测试，得到多个预测精度评分；从所述多个第一功率预测模型中确定预测精度评分最高的第一功率预测模型的第一超参数的预设范围作为第一取值范围。

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