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龍圖騰網獲悉浙江大學;東方電氣長三角(杭州)創新研究院有限公司;東方電氣股份有限公司申請的專利一種基于地基云圖多特征提取的直接輻照度混合預測方法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：CN119885103B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411955943.X，技術領域涉及：G06V10/42；該發明授權一種基于地基云圖多特征提取的直接輻照度混合預測方法是由高翔;鄭成航;朱俊燁;吳學成;楊超;董娜;王珂琪;林揚舒;張中偉;周燦;王黎杰;陳兵;余杰;裴瑩玲;吳衛紅;趙健設計研發完成，并于2024-12-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于地基云圖多特征提取的直接輻照度混合預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于地基云圖的多特征提取的直接輻照度混合預測模型，結合了基于知識的云檢測與改進的深度卷積神經網絡，提取得到的全局特征與局部特征作為特征融合與輻照度預測模塊的輸入，與太陽高度角共同作為輸入數據，經過多層全連接網絡對特征進行綜合處理，從而學習特征之間的復雜關系；最終，通過回歸輸出層給出直接輻照度的預測值。本發明充分考慮并應對復雜氣象條件下的太陽直接輻射預測問題，通過全局與局部特征的聯合提取，模型能夠更加全面地描述云層特征，從而實現高精度的輻照度預測；實驗結果驗證了本發明的有效性和優越性，尤其在復雜、多變的天氣條件下表現出較高的預測精度和穩定性。

本發明授權一種基于地基云圖多特征提取的直接輻照度混合預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于地基云圖多特征提取的直接輻照度混合預測方法，其特征在于包括以下步驟： 步驟1，獲取歷史的地基云圖與歷史的輻照度數據并進行預處理，同時計算對應的歷史太陽天頂角數據，用于模型預測； 步驟2，采用基于知識的云檢測特征提取模塊，在紅藍比RBR閾值分割法的基礎上，考慮氣溶膠光學厚度的影響，采用晴空庫法，進一步提取薄云和厚云，得到區分薄云、厚云、晴空的分割云圖； 步驟3，基于分割云圖，得到區分厚云、薄云、晴空像素點的厚薄云矩陣U，根據云像素的占比，提取云量特征； 步驟4，進一步精細化描述云量，根據分割云圖，對根據厚薄云矩陣U，對薄云、厚云、晴空像素點對應位置分別賦予不同的權重，結合亮度矩陣，得到云厚系數特征，基于知識的云檢測模塊負責提取全局特征，包括云量和云厚系數特征； 步驟5，采用改進卷積神經網絡特征提取模塊，提取云層的局部特征；所述改進卷積神經網絡結合了膨脹卷積與坐標注意力機制； 步驟6，在完成對全局特征和局部特征的提取后，利用特征融合與輻照度預測模塊，采用多層全連接網絡，利用非線性激活函數對特征進行綜合處理，從而學習特征之間的復雜關系，最終，通過回歸輸出層得出直接輻照度的預測值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學;東方電氣長三角(杭州)創新研究院有限公司;東方電氣股份有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。