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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种光伏发电量预测方法及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：CN119765464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411941239.9，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权一种光伏发电量预测方法及系统是由郄爽;刘宣;郑安刚;窦健;唐悦;巫钟兴;刘兴奇;朱子旭;张宇鹏;杜艺娜;尚怀赢;韩月;王昊天设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏发电量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光伏发电量预测方法及系统，涉及光伏发电领域。方法包括：获取单一用户的功率曲线数据，对功率曲线数据进行数据预处理，将预处理后的功率曲线数据输入至光伏发电量预测模型中，预测全台区发电量；所述光伏发电量预测模型的训练方法包括：采集同一台区内光伏用户的光伏数据集，对数据集进行数据预处理；利用每天早晨的光伏功率曲线数据，量化天气因素对光伏发电效率的影响，结合全天光伏发电量数据，构建多种回归模型；比较得到最优模型；将同一台区内光伏用户全天的光伏数据集替换为台区全天的光伏数据集，重新训练所述最优模型，最终得到光伏发电量预测模型。该方法能够通过单一用户的功率曲线数据来预测全台区的光伏发电量。

本发明授权一种光伏发电量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏发电量预测方法，其特征在于，包括： 获取单一用户的功率曲线数据，对功率曲线数据进行数据预处理，将预处理后的功率曲线数据输入至光伏发电量预测模型中，预测全台区发电量；所述光伏发电量预测模型的训练方法包括： 采集同一台区内光伏用户的光伏数据集，对数据集进行数据预处理； 将处理后的数据集划分为训练集和测试集； 利用每天早晨的光伏功率曲线数据，量化天气因素对光伏发电效率的影响，结合全天光伏发电量数据，构建多种回归模型； 利用训练集对多种回归模型分别进行训练，使用测试集计算均方根误差和平均绝对百分比误差评估多种回归模型的性能，并比较得到最优模型； 将同一台区内光伏用户全天的光伏数据集替换为台区全天的光伏数据集，重新训练所述最优模型，最终得到光伏发电量预测模型； 所述采集同一台区内光伏用户的光伏数据集，对数据集进行数据预处理，包括： 光伏用户每天96点功率曲线数据和日发电量数据作为数据集；对数据集进行预处理，对数据集进行时间调整和昼长调整；对所有日期的数据进行时间调整和昼长调整；经过时间调整，得到每天时间调整后的对应的光伏功率；经过昼长调整，得到每天调整后的发电量； 所述时间调整包括：将光伏功率曲线数据的采样时间点Ti，i=1,...,96，根据第j天的日出时间Sj进行调整，选择第1天的日出时间S1作为基准，第j天第i个采样点的采样时间为： 调整后的采样时间Tji的光伏功率值Pji,根据最邻近的采样时间点为Tk和Tk+1，TkTji≤Tk+1，所对应的光伏功率值Pk和Pk+1，通过线性插值的方法计算得到，具体为： 。

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