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龍圖騰網獲悉青島薩納斯智能科技股份有限公司申請的專利基于人工智能的新能源發電預測模型優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120497920B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510983545.7，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權基于人工智能的新能源發電預測模型優化方法及系統是由韓克強;馬培娜;王耀輝;連杰;肖坤坤;沈大衛設計研發完成，并于2025-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的新能源發電預測模型優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于人工智能的新能源發電預測模型優化方法及系統，屬于人工智能模型優化技術領域，其包括：通過多源異構數據獲取模塊采集氣象數據、設備運行狀態數據及地理信息數據；經由時空動態特征耦合引擎生成融合氣象動態性、設備響應特性與地形穩定性的動態耦合特征向量；采用智能優化分析模塊基于該特征向量對預設模型進行兩階段參數優化與梯度加速訓練，生成優化預測模型；建立自適應校正閉環通過發電量預測數據實現模型參數的動態微調。本發明采用多源異構數據的深度時空耦合機制，結合參數敏感性分析與動量加速優化的雙重優化策略，能夠提升新能源發電的預測精度，增強模型的泛化能力。

本發明授權基于人工智能的新能源發電預測模型優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的新能源發電預測模型優化方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取氣象數據、設備運行狀態數據和地理信息數據，得到多源異構數據； 對所述多源異構數據進行時空動態特征耦合處理，生成動態耦合特征向量； 基于所述動態耦合特征向量，對預設的新能源發電預測模型進行參數優化，生成優化后的新能源發電預測模型； 對所述優化后的新能源發電預測模型進行發電量預測，得到預測發電量數據； 基于所述預測發電量數據，對所述優化后的新能源發電預測模型進行參數調整，生成微調后的新能源發電預測模型,其中包括:對所述預測發電量數據與預設的實際發電量數據的持續偏差進行監測，生成預測偏差序列； 利用所述預測偏差序列，生成參數調整建議；根據所述參數調整建議對所述優化后的新能源發電預測模型進行參數調整，生成微調后的新能源發電預測模型； 其中,根據所述參數調整建議對所述優化后的新能源發電預測模型進行參數調整，生成微調后的新能源發電預測模型包括:將參數調整建議中包含的權重衰減因子和偏置修正值構建為參數修正向量矩陣，該矩陣的行對應模型權重參數索引號，列存儲各參數的修正值數據源，同時抽提優化后新能源發電預測模型中氣象響應層的關鍵權重參數，基于參數敏感度公式計算動態參數響應曲面： ， 式中為第號權重對第個時間步輸出發電量的敏感度，表示在鄰域內權重變化量，為對應發電量變化值，通過前向差分法在實時氣象響應層輸入值處計算該曲面數據，將參數修正向量矩陣作用于動態參數響應曲面，通過加權修正操作，最終生成微調后的新能源發電預測模型。

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