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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种气象驱动的新能源发电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：CN116090635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310050073.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种气象驱动的新能源发电功率预测方法是由向月;唐清苇;刘俊勇设计研发完成，并于2023-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气象驱动的新能源发电功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种气象驱动的新能源发电功率预测方法，包括新能源发电功率‑气象因素关联分析方法、新能源发电功率核心气象因素优化识别方法、气象驱动的新能源发电功率预测方法三部分。该发明的发电功率预测模型预测精度高，该方法考虑了因地理和气象因素产生的发电特性差异，相比于传统预测方法更具优势；预测效率高，基于气象关联分析的将降维措施可优化选取关键气象因素作为输入变量，降低预测模型的复杂度并提升预测效率；可应用于少数据新能源场站，针对部分新能源场站缺少历史发电数据的问题，综合考虑空间相关性和气象关联分析增补预测模型的数据来源，提高少数据新能源场站发电功率的预测精度。因此，适宜推广应用。

本发明授权一种气象驱动的新能源发电功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种气象驱动的新能源发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，分析新能源发电功率和气象因素的关联特性； S11，对输入的新能源发电功率数据和气象数据进行数据和数据整合，构建新能源发电功率-气象因素数据集； S12，采用灰色关联分析法获取不同时期下各气象要素与新能源发电功率之间的非线性关联性； S13，计算动态变化过程中新能源发电功率曲线和气象曲线的一致性，得到气象因素与新能源发电功率间关联程度的关联特性； S2，优化识别新能源发电功率的核心气象因素； S21，将新能源发电功率与气象因素的关联特性作为预测模型输入变量识别优化的依据，辨识各新能源场站发电功率的核心气象影响因素； S22，依据新能源发电功率的时段特性确定输入变量维度，并基于输入变量维度构建气象驱动的新能源发电功率预测模型的输入变量集合； S3，实现气象驱动的新能源发电功率预测； S31，构建CNN-LSTM混合神经网络； S32，根据核心气象因素的优化识别，构建基于CNN-LSTM算法的气象驱动的新能源发电功率预测模型； S33，综合考虑空间相关性和气象关联特性形成参考电站组合，作为增补数据源，利用气象驱动的新能源发电预测模型实现少数据新能源场站的发电功率预测。

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