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龙图腾网恭喜深圳万知达企业管理有限公司申请的专利基于网格气象数据的小水电站发电功率超短期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：CN114219122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111321165.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于网格气象数据的小水电站发电功率超短期预测方法是由舒征宇;许布哲;胡尧;沈佶源;马聚超;张洋;贾可凡;朱凯翔;何好;刘俊壕设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网格气象数据的小水电站发电功率超短期预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于网格气象数据的小水电站发电功率超短期预测方法，包括：将水电站所在区域划分为网格，获取网格的降雨量数据；计算水电站历史发电功率与网格历史降雨量的相关系数，筛选发电功率相关性大的网格；采用局部线性嵌入方法对网格的降雨量数据降维，得到降维的网格降雨量数据；建立发电功率预测模型；将降维的历史网格降雨量数据和水电站历史发电功率作为发电功率预测模型的数据集，对预测模型进行训练和测试；采用训练好的发电功率预测模型进行水电站发电功率超短期预测。本发明建立了考虑降雨量时空分布影响的小水电发电功率超短期预测模型，通过对输入数据的降维，降低了预测模型的计算复杂度，提高了预测模型的计算效率和准确率。

本发明授权基于网格气象数据的小水电站发电功率超短期预测方法在权利要求书中公布了：1.基于网格气象数据的小水电站发电功率超短期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将水电站所在区域划分为网格，获取网格的降雨量数据；步骤2：获取水电站历史发电功率数据，计算水电站历史发电功率与各个网格历史降雨量的相关系数，筛选水电站发电功率相关性大的网格；步骤3：采用局部线性嵌入方法对网格的降雨量数据降维，得到降维的网格降雨量数据；步骤4：采用长短期记忆人工神经网络建立发电功率预测模型，发电功率预测模型的输入为降维的网格降雨量数据与小水电历史发电功率，发电功率预测模型的输出为水电站发电功率；步骤5：将降维的历史网格降雨量数据和水电站历史发电功率作为发电功率预测模型的数据集，设置发电功率预测模型参数，利用数据集对发电功率预测模型进行训练和测试，使其达到预测精度要求；步骤6：采用训练好的发电功率预测模型进行水电站发电功率超短期预测。

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