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龙图腾网恭喜深圳南瑞科技有限公司申请的专利一种面向短期光伏功率预测的特征提取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：CN118885883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411361106.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种面向短期光伏功率预测的特征提取方法及系统是由邓凯为;王珂;周恒坤;郭彦飞;廖辉;李辉;李延新设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向短期光伏功率预测的特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏功率预测技术领域，公开了一种面向短期光伏功率预测的特征提取方法及系统，方法包括：获取数据源，包括场站的历史实测辐照度数据以及历史气象数据，并对所述数据源进行数据预处理；通过快速傅里叶变换，对所述历史实测辐照度数据进行气象标记，得到气象标记分类结果；构建卷积神经网络以及长短期记忆网络气象分类模型，预测每天的气象分类情况，并将分类结果作为特征输入光伏功率预测模型中，输出光伏发电功率的短期预测结果。本发明通过快速傅里叶变换提取气象特征，并结合CNN+LSTM模型对气象数据进行分类和预测，从而实现更精准的光伏发电功率预测，提高了预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种面向短期光伏功率预测的特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向短期光伏功率预测的特征提取方法，其特征在于，包括：获取数据源，包括场站的历史实测辐照度数据以及历史气象数据，并对所述数据源进行数据预处理；通过快速傅里叶变换，对所述历史实测辐照度数据进行气象标记，得到气象标记分类结果；构建卷积神经网络以及长短期记忆网络气象分类模型，预测每天的气象分类情况，并将分类结果作为特征输入光伏功率预测模型中，输出光伏发电功率的短期预测结果；通过气象信息获取历史气象数据，所述历史气象数据包括：地面的全空太阳直接辐射、总云量、低云量、中云量、高云量、云底高度、大范围降水量以及总降水量；所述数据预处理包括：去除异常值，包括去除限电值以及越限值；去除所述限电值包括：根据场站的限电记录进行筛选，去除受限电影响的功率数据，检查数据记录中的限电信息，剔除受限电影响的部分数据；去除所述越限值包括：设定气象量阈值，筛选出超出所述气象量阈值的数据点，同时删除所有小于0的异常功率数据；所述得到气象标记分类结果包括：准备输入数据，将所述历史实测辐照度数据中的每日的辐照度数据整理为等时间间隔的时间序列形式；通过快速傅里叶变换函数，将时间序列信号转换为频域信号，表示为： 其中，Xf表示频域信号，xn表示时间序列信号，N表示信号长度，f表示频率，j为虚数单位；根据傅里叶变换结果，选择正频率部分，并计算频谱中每个频率成分的幅值；对所述幅值进行排序，获取所述幅值最大的前三个频率成分，计算所述频率成分的总幅值，并计算每个频率成分在总幅值中的占比；设定幅值阈值，根据前三个频率成分的总幅值占比进行天气标记，根据频谱分析结果将天气标记为晴天、多云或阴雨天；所述输出光伏发电功率的短期预测结果包括：将所述历史气象数据作为模型输入数据；对输入数据进行序列化处理，将每日的观测数据划分成时间序列数据集，并将数据集按日期分组；对序列化后的数据进行特征化处理，计算差分值，对累积值量进行差分计算；对数据进行标准化和归一化处理，将数据缩放到[0,1]范围内；构建气象分类模型并进行模型训练，输入所述历史气象数据，输出每天的气象分类结果；将所述气象分类结果以及其他气象数据作为特征输入光伏功率预测模型中，所述光伏功率预测模型为xgboost模型，进行光伏功率预测，输出光伏发电功率的短期预测结果。

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