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龍圖騰網恭喜中科技術物理蘇州研究院;云遙動力科技(蘇州)有限公司申請的專利基于聚類和混合神經網絡的光伏功率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：CN119134336B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202411604768.X，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權基于聚類和混合神經網絡的光伏功率預測方法及系統是由劉麗麗;謝夢;王艷;楊春蕾;顧明劍設計研發完成，并于2024-11-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聚類和混合神經網絡的光伏功率預測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了基于聚類和混合神經網絡的光伏功率預測方法及系統，方法包括：基于待預測光伏電站歷史數據進行預處理及樣本劃分，獲得待預測光伏電站的訓練樣本和測試樣本；對待預測光伏電站的訓練樣本和測試樣本進行聚類處理，確定聚類結果；根據同聚類簇中訓練樣本與對應測試樣本的特征中心間的距離設置自適應權重；根據聚類結果以及自適應權重，構建適用于不同聚類類別的CNN?LSTM的光伏功率預測模型；基于CNN?LSTM的光伏功率預測模型，生成待預測光伏電站的光伏功率預測結果。通過提供一種基于聚類和混合神經網絡的光伏功率預測方法，并結合聚類、卷積神經網絡、長短期記憶網絡的優點，旨在提高光伏功率預測的精度和可靠性。

本發明授權基于聚類和混合神經網絡的光伏功率預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于聚類和混合神經網絡的光伏功率預測方法，其特征在于，所述方法包括：基于待預測光伏電站歷史數據，對所述待預測光伏電站歷史數據執行預處理及樣本劃分，獲得待預測光伏電站的訓練樣本和測試樣本；執行對待預測光伏電站的訓練樣本和測試樣本的聚類處理，確定聚類結果；根據聚類結果計算每個訓練樣本距離測試樣本特征中心的距離，并自適應調整各樣本的權重值，并采用訓練樣本與測試樣本特征中心距離的倒數作為權重系數；其中，樣本的權重表示為： 其中，表示聚類類別為的第個訓練樣本的權重，表示特征向量，表示聚類類別為的測試樣本的特征中心，滿足，表示該類別的測試樣本中第個樣本的特征向量；根據同聚類簇中訓練樣本與對應測試樣本的特征中心間的距離設置自適應權重；基于聚類結果以及自適應權重，構建適用于不同聚類類別的CNN-LSTM的光伏功率預測模型；所述CNN-LSTM的光伏功率預測模型，包括：通信連接的數據輸入模塊、數據處理模塊以及數據輸出模塊，其中，所述數據輸入模塊的輸入數據包括待預測光伏電站的光伏功率、溫度、濕度、全球水平輻射以及全球傾斜輻射數據；所述數據處理模塊包括特征提取單元、時間序列學習單元以及全連接層，其中，所述特征提取單元包括三個一維CNN層；所述時間序列學習單元包括兩個LSTM層，其中，第一LSTM層的返回序列設置為true，第二LSTM層的返回序列設置為false；所述數據輸出模塊中的神經元數量根據輸出特征數確定；基于CNN-LSTM的光伏功率預測模型，生成待預測光伏電站的光伏功率預測結果。

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中科技術物理蘇州研究院;云遙動力科技(蘇州)有限公司，其通訊地址為：215124 江蘇省蘇州市工業園區金雞湖大道88號D4單元；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”。