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龙图腾网恭喜广东晶正科技有限公司申请的专利一种光伏功率超短期预测系统及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：CN118917481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411026428.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种光伏功率超短期预测系统及方法是由夏振超;何建龙;曹晋华;张新宇;周庭军;朱和辰设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏功率超短期预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种光伏功率超短期预测系统及方法，涉及技术光伏功率预测技术领域，本发明通过数据采集模块采集待预测光伏站所在地的历史环境时序数据和历史光伏功率时序数据，根据每块光伏板的最大平均发电功率，通过聚类算法对光伏板进行分类，模型构建模块构建基于模糊神经网络的光伏功率超短期预测模型，将采集的光伏所在区域的历史环境时序数据作为预测模型的输入，历史功率时序数据作为预测模型的输出，对光伏功率超短期预测模型进行训练，并通过模型优化模块对预测模型的中心值和宽度值进行全局寻优，通过气象预报获取未来时刻的环境数据，通过训练好的预测模型，获得未来时刻的光伏功率预测值。

本发明授权一种光伏功率超短期预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种光伏功率超短期预测系统，其特征在于，具体步骤包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于采集待预测光伏站所在地的历史环境时序数据和历史光伏功率时序数据，根据在同一时刻下相同环境数据的光伏功率数据，统计每块光伏板多日的最大发电功率，并计算光伏板的平均最大发电功率，所述环境数据包括太阳辐射量、太阳高度角、温度值、湿度值和风速值，根据平均最大发电功率使用聚类算法对光伏板进行分类，选取其中一类为基准组，计算每组之间的发电率比；模型构建模块，所述模型构建模块用于构建基于模糊神经网络的光伏功率超短期预测模型，将采集的光伏所在区域的历史环境时序数据作为预测模型的输入，历史功率时序数据作为预测模型的输出，对光伏功率超短期预测模型进行训练，通过气象预报获取未来时刻时的环境数据，输入至训练好的光伏功率超短期预测模型的输入端，获得未来时的光伏功率超短期的预测值；模型优化模块，所述模型优化模块用于建立优化模型，通过构建优化模型，设置优化模型参数，对预测模型的中心值和宽度值进行全局寻优，并将预测模型的输出的误差函数构造成适应度函数，根据适应度确定预测模型中心值和宽度值的最优值，提高模型预测精度；功率预测模块，所述功率预测模块根据预测模型得到的基准组的光伏板未来时刻超短期预测功率，通过发电率比计算其他组光伏板的光伏发电超短期预测功率，根据所有的光伏分组以及每一组中光伏板的数量，计算整个光伏站的光伏超短期的预测功率；所述基于模糊神经网络的光伏功率超短期预测模型由输入层、模糊层、计算层、输出层组成，具体逻辑为：第一层为输入层，表示输入参数，此层有个节点代表个与光伏发电相关影响因素，公式为： 其中，为输入的光伏站所在的环境参数；第二层为模糊化层，该层用高斯函数作为隶属度函数，计算输入变量的隶属度，公式为： 其中，为输入变量的隶属度，和分别为模糊集的中心值和宽度值，，，为对输入进行模糊分级的个数；第三层为模糊规则计算层，对模糊化后的参数进行规范化操作，公式为： 其中，为输入参数的隶属度连乘积；第四层为输出层，该层完成中心平均反模糊化操作，输出结果，公式为： 其中，为功率输出值，为模糊系统参数；所选取其中一类为基准组，计算每组之间的发电率比的公式为： 其中，为第组光伏板的发电率比，基准组的最大功率，为聚类分组的第组光伏板的最大功率；根据预测模型得到的基准组光伏板超短期的预测功率，通过发电率比计算其他组光伏板的光伏发电超短期预测功率的公式如下： 其中，为第组光伏板的发电率比，第组光伏板未来时的预测功率，为基准组光伏板未来时的预测功率。

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