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龍圖騰網獲悉華能河南清潔能源有限公司;圖跡科技有限公司申請的專利基于LightGBM-AttentionGRU組合模型的光伏電站短期出力預測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：CN119514754B 。

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：202411448190.3，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于LightGBM-AttentionGRU組合模型的光伏電站短期出力預測方法及系統是由張長林;劉戈;鄭康樂;王彥濤;曹棟;張喜強;敬一凡;石旭兵;朱浩嘉;張磊設計研發完成，并于2024-10-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于LightGBM-AttentionGRU組合模型的光伏電站短期出力預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于LightGBM?AttentionGRU組合模型的光伏電站短期出力預測方法、系統、存儲介質和電子設備，涉及光伏電站短期出力預測領域。本發明中，基于預處理后的多源數值氣象預報數據和歷史實際出力數據，構造多個特征，并基于特征與目標出力之間的相關系數，對每一特征進行修正；接著將修正后的特征數據作為LightGBM模型的輸入，獲取第一預測結果，以及將修正后的特征數據和第一預測結果作為AttentionGRU模型的輸入，獲取第二預測結果；最后采用誤差倒數法進行加權求和，獲取待預測光伏電站最終的短期出力預測結果。基于底層原理不同的LightGBM模型和AttentionGRU模型的組合模型，改善了單一模型難以進行場景遷移的局限性，極大提高了光伏電站短期出力預測的準確率。

本發明授權基于LightGBM-AttentionGRU組合模型的光伏電站短期出力預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于LightGBM-AttentionGRU組合模型的光伏電站短期出力預測方法，其特征在于，包括： 獲取并預處理待預測光伏電站的多源數值氣象預報數據和第一歷史實際出力數據；其中所述多源數值氣象預報數據包括EC和GFS預報數據； 基于預處理后的多源數值氣象預報數據和第一歷史實際出力數據，構造多個特征；其中所述特征至少包括輻照度特征、統計特征、多項式特征、滑窗特征以及滯后特征； 基于每一所述特征與目標出力之間的相關系數，對每一所述特征進行修正；其中預先采用Boruta算法進行特征選擇以確定所述相關系數； 將修正后的特征數據作為預先訓練好的LightGBM模型的輸入，獲取第一預測結果； 將修正后的特征數據和第一預測結果作為預先訓練好的AttentionGRU模型的輸入，獲取第二預測結果； 對于所述第一預測結果和第二預測結果，采用誤差倒數法進行加權求和，獲取待預測光伏電站最終的短期出力預測結果。

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華能河南清潔能源有限公司;圖跡科技有限公司，其通訊地址為：450018 河南省鄭州市金水區正光北街華能河南大廈13、14樓；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”。