买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜华北电力大学申请的专利光伏功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质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：CN117200187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202311029087.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权光伏功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质是由阎洁;陈富豪;李宇佳;刘永前;韩爽;李莉;孟航设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本光伏功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种光伏功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质。获取目标光伏电站的实时天气预报数据；利用目标光伏电站的光伏功率预测模型，对实时天气预报数据进行处理，得到目标光伏电站的目标预测光伏功率；其中，光伏功率预测模型利用源光伏电站的第一训练数据对初始模型中的自适应学习器和迁移学习器分别进行预训练，并利用第一训练数据对预训练得到的第一模型中的自适应学习器进行参数更新，以及利用目标光伏电站的第二训练数据对参数更新得到的第二模型中的自适应学习器继续进行参数微调得到，第一训练数据的数据量远远大于第二训练数据的数据量。这样，利用了适用于目标光伏电站的模型进行光伏发电功率预测，从而提高预测精度。

本发明授权光伏功率预测方法、模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种光伏功率预测方法，其特征在于，包括：获取目标光伏电站的实时天气预报数据；利用所述目标光伏电站的光伏功率预测模型，对所述实时天气预报数据进行处理，得到所述目标光伏电站的目标预测光伏功率；其中，所述光伏功率预测模型利用源光伏电站的第一训练数据对初始模型中的自适应学习器和迁移学习器分别进行预训练，并利用所述第一训练数据对预训练得到的第一模型中的自适应学习器进行参数更新，以及利用所述目标光伏电站的第二训练数据对参数更新得到的第二模型中的自适应学习器继续进行参数微调得到，所述第一训练数据的数据量大于第一数据量阈值，所述第二训练数据的数据量小于第二数据量阈值，所述第一数据量阈值大于所述第二数据量阈值，所述源光伏电站的数量是多个，所述第一训练数据包括多个源光伏电站分别对应的第一实测天气预报数据和第一实测光伏功率；所述第二训练数据包括目标光伏电站的第二实测天气预报数据和第二实测光伏功率；所述光伏功率预测模型利用源光伏电站的第一训练数据对初始模型中的自适应学习器和迁移学习器分别进行预训练的具体步骤，包括：基于所述初始模型中的自适应学习器，对所述第一实测天气预报数据进行气象特征处理，得到第一气象特征向量；基于所述初始模型中的迁移学习器，对所述第一气象特征向量进行光伏功率预测，得到每个源光伏电站的第一预测光伏功率；根据所述每个源光伏电站的第一预测光伏功率和每个源光伏电站的第一实测光伏功率，确定所述初始模型的第一平均预测误差；根据所述第一平均预测误差对所述初始模型中的自适应学习器和迁移学习器进行预训练，得到所述第一模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学，其通讯地址为：102206 北京市昌平区回龙观北农路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。