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龙图腾网获悉华能江苏综合能源服务有限公司申请的专利分布式光伏发电功率预测模型训练方法、数据处理方法、装置、设备、介质及产品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：CN121503565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610043179.1，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权分布式光伏发电功率预测模型训练方法、数据处理方法、装置、设备、介质及产品是由李锋;朱静;曹克楠;殷杰;严朦;李钊;周啸宇;杨晓梅;王丞;徐飞;朱颉;钱家平;季浩;罗浩设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式光伏发电功率预测模型训练方法、数据处理方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式光伏发电功率预测模型训练方法、数据处理方法、装置、设备、介质及产品。其中，方法包括：通过样本数据训练用于气象和发电功率预测的中央模型，中央模型包括预训练自注意力骨干网络、时空图神经网络和适配器；将经过训练的中央模型的中央模型参数下发至至少一个分布式光伏站点，以使站点基于中央模型参数对站点模型进行增量训练，中央模型参数包括自注意力骨干网络参数和适配器参数，自注意力骨干网络参数为冻结状态，适配器参数为可更新状态。本发明的技术方案解决了目前分布式光伏发电功率预测数据孤岛问题，通过骨干参数冻结和适配器增量训练策略，在降低通信与计算开销的同时，显著提升了光伏集群的协同预测精度。

本发明授权分布式光伏发电功率预测模型训练方法、数据处理方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种分布式光伏发电功率预测模型训练方法，其特征在于，应用于中央服务器，包括： 获取样本数据，所述样本数据包括历史站点气象数据序列、历史站点环境数据和历史站点发电功率数据序列； 通过所述样本数据训练中央模型，所述中央模型用于根据第一时间段的第一气象数据预测所述第一时间段之后的第二时间段的第二气象数据，再根据所述第二气象数据和站点环境数据预测第二时间段的发电功率数据，所述中央模型包括预训练自注意力骨干网络、时空图神经网络和适配器； 将经过训练的所述中央模型的中央模型参数下发至至少一个分布式光伏站点，以使所述分布式光伏站点基于所述中央模型参数对站点模型进行增量训练，所述中央模型参数包括自注意力骨干网络参数和适配器参数，在增量训练过程中，所述自注意力骨干网络参数为冻结状态，所述适配器参数为可更新状态； 获取至少一个分布式光伏站点的站点适配器参数，所述站点适配器参数是所述分布式光伏站点基于增量学习机制通过站点样本数据对所述站点模型进行训练得到的，所述站点适配器参数为加密特征嵌入向量形式； 在不获取所述分布式光伏站点的站点地理坐标的前提下，计算站点适配器参数的特征相似度，根据所述特征相似度构建隐式动态邻接矩阵，所述隐式动态邻接矩阵用于表征站点间功率波动的关联； 通过图卷积网络基于所述隐式动态邻接矩阵对所述站点适配器参数进行空间流形聚合，得到包含时空协同信息的全局适配器参数，并将所述全局适配器参数转移到所述分布式光伏站点，以使所述分布式光伏站点根据所述全局适配器参数进行增量训练。

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