中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院;华北电力大学;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司邵震获国家专利权
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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院;华北电力大学;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司申请的专利一种基于时空广义天气模式划分的光伏集群功率短期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：CN121642927B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610130896.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于时空广义天气模式划分的光伏集群功率短期预测方法是由邵震;王飞;陈潜;彭光强;徐智华;蔡志宏;梁宁;谢桂泉;彭茂兰;焦石;龚泽;聂聪颖;赵治钧;戴浩男设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于时空广义天气模式划分的光伏集群功率短期预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空广义天气模式划分的光伏集群功率短期预测方法，属于光伏集群功率短期预测技术领域。包括获取光伏集群内所有电站的历史功率、集群的总历史功率、D+1日预报辐照度和经纬度数据，根据所有电站的经纬度数据将其划分为n个子区域，获取集群在被预测日的广义天气模式，基于所有电站的D+1日预报辐照度、D日的历史功率及计算的肯德尔系数对图卷积神经网络进行训练，分别训练得到三种广义天气模式下的功率预测模型，根据集群预测日的广义天气模式，将被预测日的特征矩阵与邻接矩阵输入对应的广义天气模式下的功率预测模型中，得到预测结果。本发明显著提升了功率预测精度与模型泛化能力。
本发明授权一种基于时空广义天气模式划分的光伏集群功率短期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空广义天气模式划分的光伏集群功率短期预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取光伏集群内所有电站的历史功率、集群的总历史功率、D+1日预报辐照度和经纬度数据，并将功率数据和辐照度数据划分为训练集和测试集； 步骤2：根据所有电站的经纬度数据使用K-means聚类模型划分为n个子区域； 步骤3：获取每个子区域每天的天气模式，基于每个子区域每天的天气模式获取集群在被预测日的广义天气模式； 步骤4：获取所有电站的D+1日预报辐照度及D日的历史功率，并计算每日的肯德尔系数，基于所有电站的D+1日预报辐照度、D日的历史功率及肯德尔系数对图卷积神经网络进行训练，分别训练得到三种广义天气模式下的功率预测模型； 步骤5：根据集群预测日的广义天气模式，将被预测日的特征矩阵与邻接矩阵输入对应的广义天气模式下的功率预测模型中，得到预测结果。
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