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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京師范大學(xué)申請(qǐng)的專利基于DNN-物理組合模型的光伏功率預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119813167B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411818335.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/00；該發(fā)明授權(quán)基于DNN-物理組合模型的光伏功率預(yù)測方法是由陸彩樂;李星碩;馮春梅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-11向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于DNN-物理組合模型的光伏功率預(yù)測方法在說明書摘要公布了：基于DNN?物理組合模型的光伏功率預(yù)測方法，步驟S1：獲取該區(qū)域的歷史電力和氣象數(shù)據(jù)；步驟S2：對(duì)所給出數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，并判斷數(shù)據(jù)集是否完整；步驟S3：分配搭建DNN模型與物理模型的權(quán)重因子，在數(shù)據(jù)集完整的情況下權(quán)重因子傾向于DNN模型，物理模型分配到的因子，若數(shù)據(jù)集不完整時(shí)應(yīng)權(quán)重的分布傾向于物理模型；步驟S4：DNN模型與物理模型采用并行建模策略，同時(shí)進(jìn)行模型搭建與驗(yàn)證評(píng)估；步驟S5：DNN模型與物理模型組合成混合模型進(jìn)行評(píng)估與優(yōu)化；步驟S6：基于混合模型，輸出光伏功率預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明克服了單一模型在數(shù)據(jù)處理和預(yù)測能力上的局限性，實(shí)現(xiàn)了在不同數(shù)據(jù)集條件下的自適應(yīng)權(quán)重分配，從而提高了光伏功率預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)基于DNN-物理組合模型的光伏功率預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于DNN-物理組合模型的光伏功率預(yù)測方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟S1：獲取區(qū)域的歷史電力和氣象數(shù)據(jù)； 步驟S2：對(duì)所給出數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，并判斷數(shù)據(jù)集是否完整； 步驟S3：分配用于搭建DNN模型與物理模型的權(quán)重因子，在數(shù)據(jù)集完整的情況下權(quán)重因子傾向于DNN模型，若數(shù)據(jù)集不完整時(shí)權(quán)重因子的分布傾向于物理模型； 所述步驟S3具體為：根據(jù)數(shù)據(jù)集的完整性來分配DNN模型與物理模型的權(quán)重因子，當(dāng)數(shù)據(jù)集完整時(shí)，權(quán)重因子更多地傾向于DNN模型，以利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)擬合能力；而當(dāng)數(shù)據(jù)集不完整時(shí)，則增加物理模型的權(quán)重因子，以利用其基于物理原理的預(yù)測穩(wěn)定性和可靠性； 步驟S4：DNN模型與物理模型采用并行建模策略，同時(shí)進(jìn)行模型搭建與驗(yàn)證評(píng)估； 所述具體步驟S4具體為： 采用并行建模的方法策略，將物理模型與DNN模型一同搭建，根據(jù)制造商所提供的數(shù)據(jù)，物理模型搭建如下式： ； 步驟S5：DNN模型與物理模型組合成混合模型進(jìn)行評(píng)估與優(yōu)化； 步驟S6：基于混合模型，輸出光伏功率預(yù)測結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南京師范大學(xué)，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市鼓樓區(qū)寧海路122號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。