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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前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：CN119578669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510138801.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前预测方法是由李晨磊;罗平;康东明;沈塬焙;张帆;何中杰设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前预测方法，属于光伏发电预测技术领域。该方法将历史气象特征数据划分为多个样本，将样本未来M步的发电功率作为对应标签。使用PCMCI因果推断方法计算样本与标签间的因果推断权重，对样本加权后并行输入到BiLSTM，TCN，GAF‑SE‑ResNet50三个基学习器中从全局、局部和周期性三个维度识别输入序列的趋势，对应训练得到光伏发电功率日前初步预测值。提取预测点的局部天气预报序列的小波特征，通过交叉注意力机制与基学习器的初步预测值融合得到最终预测值。实现了复杂气候变化环境下的精确、稳定的光伏发电预测。

本发明授权基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前预测方法在权利要求书中公布了：1.基于因果推断和多尺度特征融合的光伏发电日前预测方法，利用窗口大小为N、步长为1的滑动窗口对长度为L的历史气象特征数据进行划分，得到样本Xi，将Xi未来的M个时间步的光伏发电功率作为标签Yi，i＝1,2,…,L-N-M+1；其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、选择各样本中相同位置的元素组成输入序列xn，选择各标签中相同位置元素组成输出序列pm，使用PCMCI因果推断方法计算输入、输出序列间的因果推断权重ωnm，得到样本中各元素xi,n对于标签的整体因果影响权重D表示历史气象特征数据的维度；步骤二、利用权重对样本Xi进行加权；将加权样本X′i分别输入多个不同的基学习器中，第s个基学习器输出的预测目标为计算与标签Yi的均方误差，优化基学习器的参数；所述基学习器包括双向长短期记忆网络BiLSTM、时序卷积网络TCN和引入了通道注意力机制SE的ResNet50模型；其中双向长短期记忆网络BiLSTM和时序卷积网络TCN直接以加权样本X′i作为输入，输出预测目标引入了通道注意力机制SE的ResNet50模型以加权样本X′i对应的GAF图像GAFImagei作为输入，输出预测目标步骤三、选取预测目标时刻m及其选择前后各三个时刻的局部气候波动数据，提取数据特征vm，将m时刻的局部气候波动数据localm与特征vm拼接为特征I；步骤四、通过交叉注意力机制融合特征I与基学习器输出的预测目标，得到m时刻的预测发电功率与标签进行比较，优化交叉注意力机制参数；步骤五、获取待预测时刻前N步的历史气象特征数据，使用步骤一得到权重加权后输入步骤二优化后的基学习器，生成初步的日前预测结果，再利用步骤四优化后的交叉注意力机制与预测时间点的局部气候波动数据特征进行融合，得到待预测时刻的预测日光伏发电功率。

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