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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的極端天氣下光伏出力場(chǎng)景生成方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120180927B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510624177.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的極端天氣下光伏出力場(chǎng)景生成方法是由路朋;呂奕霖;黃奕;劉書廷;張清泉;鄔元保設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的極端天氣下光伏出力場(chǎng)景生成方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的極端天氣下光伏出力場(chǎng)景生成方法，包括：收集長(zhǎng)時(shí)間序列氣象數(shù)據(jù)，輸入氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，生成預(yù)處理后的氣象數(shù)據(jù)；將預(yù)處理后的氣象數(shù)據(jù)輸入極端天氣事件識(shí)別模型，提取極端天氣發(fā)生時(shí)的氣象特征、變化趨勢(shì)和滯后特征，識(shí)別并標(biāo)記極端天氣事件時(shí)段；根據(jù)極端天氣事件時(shí)段的氣象特征、變化趨勢(shì)和滯后特征建立混合場(chǎng)景生成模型，生成極端天氣場(chǎng)景；通過多級(jí)降維可視化模型對(duì)生成的極端天氣場(chǎng)景和真實(shí)的極端天氣場(chǎng)景進(jìn)行降維可視化及質(zhì)量評(píng)估對(duì)比，根據(jù)質(zhì)量評(píng)估對(duì)比結(jié)果計(jì)算修正因子；根據(jù)修正因子建立光伏出力場(chǎng)景生成模型，模擬極端天氣場(chǎng)景下光伏出力情況。本發(fā)明能夠提高極端天氣場(chǎng)景生成的多樣性和逼真性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的極端天氣下光伏出力場(chǎng)景生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的極端天氣下光伏出力場(chǎng)景生成方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、收集長(zhǎng)時(shí)間序列氣象數(shù)據(jù)，將其輸入氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理模型，生成預(yù)處理后的氣象數(shù)據(jù)； S2、將預(yù)處理后的氣象數(shù)據(jù)輸入極端天氣事件識(shí)別模型，提取極端天氣發(fā)生時(shí)的氣象特征、變化趨勢(shì)和滯后特征，識(shí)別并標(biāo)記極端天氣事件時(shí)段； S3、根據(jù)極端天氣事件時(shí)段的氣象特征、變化趨勢(shì)和滯后特征建立混合場(chǎng)景生成模型，生成極端天氣場(chǎng)景； S3中，混合場(chǎng)景生成模型包括生成器和判別器，生成極端天氣場(chǎng)景的方法具體為：通過生成器和判別器共同模擬生成極端天氣場(chǎng)景； 其中，生成器的損失函數(shù)和判別器的損失函數(shù)的表達(dá)式具體為： 式中，表示對(duì)從分布中采樣的隨機(jī)噪聲向量進(jìn)行期望值計(jì)算，和分別表示對(duì)從分布中采樣的和對(duì)從分布中采樣的進(jìn)行期望值計(jì)算，為隨機(jī)噪聲向量，、、分別為隨機(jī)噪聲、真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)的分布，為極端天氣標(biāo)簽，各項(xiàng)分別為：高溫、寒潮、暴雨、暴雪、強(qiáng)風(fēng)、干旱、雷暴、冰雹、大霧、極端降水和沙塵暴，、分別為判別器和生成器，、為均方誤差和梯度懲罰項(xiàng)的權(quán)重，為真實(shí)的極端天氣場(chǎng)景特征集合，各項(xiàng)分別為：氣溫、露點(diǎn)溫度、降水量、氣壓、積雪深度、太陽輻射、能見度、風(fēng)速、相對(duì)濕度、絕對(duì)濕度、云量、云高、水汽壓、降水強(qiáng)度和蒸發(fā)量氣象特征；為生成的極端天氣場(chǎng)景特征集合，各項(xiàng)分別為：氣溫、露點(diǎn)溫度、降水量、氣壓、積雪深度、太陽輻射、能見度、風(fēng)速、相對(duì)濕度、絕對(duì)濕度、云量、云高、水汽壓、降水強(qiáng)度和蒸發(fā)量氣象特征；為生成的極端天氣場(chǎng)景特征集合與真實(shí)的極端天氣場(chǎng)景特征集合之間的均方誤差，表示梯度懲罰項(xiàng)，和分別為真實(shí)的極端天氣場(chǎng)景和生成的極端天氣場(chǎng)景的概率，為小于1的平滑參數(shù)，用于控制判別器對(duì)生成場(chǎng)景的置信度； S4、通過多級(jí)降維可視化模型對(duì)生成的極端天氣場(chǎng)景和真實(shí)的極端天氣場(chǎng)景進(jìn)行降維可視化及質(zhì)量評(píng)估對(duì)比，根據(jù)質(zhì)量評(píng)估對(duì)比結(jié)果計(jì)算修正因子； S5、根據(jù)修正因子建立光伏出力場(chǎng)景生成模型，模擬極端天氣場(chǎng)景下光伏出力情況。

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)人中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：100000 北京市海淀區(qū)圓明園西路2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)”。