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龙图腾网获悉北京京能国际综合智慧能源有限公司申请的专利基于多模态融合与自适应学习的分布式光伏功率不确定性量化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：CN120726431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510727297.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多模态融合与自适应学习的分布式光伏功率不确定性量化预测方法是由王峥;张肇义;智光超;丁生平设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合与自适应学习的分布式光伏功率不确定性量化预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态融合与自适应学习的分布式光伏功率不确定性量化预测方法，包括以下步骤：S1、获取第一积雪覆盖数据；S2、采集第二积雪影响数据；S3、在三维特征空间中完成多模态数据融合；S4、在所述三维特征空间中，根据预设阈值条件划分出异常检测域；S5、针对所述异常检测域中已标记区域，基于蒙特卡洛模拟迭代生成功率预测带；S6、激活动态补偿算法，计算补偿系数并将该系数反馈至功率预测带模拟输入；S7、形成异常检测—补偿调整—检测域自适应闭环迭代机制。本发明对光伏功率预测中的积雪、热斑等现场不确定性进行量化，并通过动态补偿与阈值自适应机制显著提高预测精度和系统响应速度。

本发明授权基于多模态融合与自适应学习的分布式光伏功率不确定性量化预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态融合与自适应学习的分布式光伏功率不确定性量化预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取第一积雪覆盖数据，所述第一积雪覆盖数据通过卫星遥感模块采集，包含短波红外波段反射率信息及对应地理空间坐标； S2、采集第二积雪影响数据，所述第二积雪影响数据通过边缘计算节点阵列采集； S3、在三维特征空间中完成多模态数据融合，所述三维特征空间的X轴为积雪厚度、Y轴为表面温度、Z轴为有效辐照度，通过插值及配准实现第一积雪覆盖数据与第二积雪影响数据的映射关联； S4、在所述三维特征空间中，根据预设阈值条件划分出异常检测域，并对落入该检测域的数据自动标记补偿需求； S5、针对所述异常检测域中已标记区域，基于蒙特卡洛模拟迭代生成功率预测带，以量化预测不确定性； S6、在实时监测中，当检测到相变材料热流速率超过预设阈值时，激活动态补偿算法，计算补偿系数并将该系数反馈至功率预测带模拟输入，实时修正预测结果； S7、根据补偿后预测带偏差与实际功率输出偏差动态更新异常检测域边界条件，形成异常检测—补偿调整—检测域自适应闭环迭代机制； 其中，所述步骤S1中，当所述第一积雪覆盖数据完整性低于预设质量阈值时，自动切换为仅使用所述第二积雪影响数据；否则，按S3所述融合两者数据； 在步骤S2后增加如下步骤：当所述第二积雪影响数据中的表面温度变化速率超过预设速率阈值时，自动提高边缘计算节点采样频率；否则，维持原采样频率。

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