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龍圖騰網恭喜河海大學申請的專利可解釋MLREP多層級回歸集成的光伏預測方法與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：CN119885084B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202510368578.0，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權可解釋MLREP多層級回歸集成的光伏預測方法與系統是由韓海騰;姜相臣;楊蓓;黃熠楨;張思敏;臧海祥;孫國強;衛志農;朱瑛設計研發完成，并于2025-03-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本可解釋MLREP多層級回歸集成的光伏預測方法與系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種可解釋MLREP多層級回歸集成的光伏預測方法與系統，S1.采集光伏發電相關的多源數據集；S2.形成預處理后多源數據集；S3.形成各分層數據集；S4.利用圖注意力機制對所述各分層數據集中的時空特征進行建模，并生成對應的時空特征權重；S5.基于所述時空特征表示構建多層級回歸集成框架，生成子預測結果；S6.對所述多個回歸子模型生成的子預測結果采用加權融合方法進行整合，生成最終的光伏發電量預測結果；S7.對所述最終的光伏發電量預測結果結合前述時空特征權重及各回歸子模型的預測結果實施可解釋性分析，并生成可解釋性分析報告。本發明結可以合敏感性指標計算，評估預測誤差的來源，并給出優化建議。

本發明授權可解釋MLREP多層級回歸集成的光伏預測方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種可解釋MLREP多層級回歸集成的光伏預測方法，其特征在于，包括如下步驟：S1.采集光伏發電相關的多源數據集；S2.對所采集的多源數據集進行預處理，形成預處理后多源數據集；S3.根據光伏發電系統運行特性對預處理后多源數據集進行分層級特征提取，形成各分層數據集；S4.利用圖注意力機制對所述各分層數據集中的時空特征進行建模，提取所述各分層數據集的時空特征表示，并生成對應的時空特征權重；S5.基于所述時空特征表示構建多層級回歸集成框架，所述多層級回歸集成框架包括多個回歸子模型，每個回歸子模型均采用對應分層數據集的時空特征表示進行訓練，生成子預測結果；S6.對所述多個回歸子模型生成的子預測結果采用加權融合方法進行整合，生成最終的光伏發電量預測結果；S7.對所述最終的光伏發電量預測結果結合前述時空特征權重及各回歸子模型的預測結果實施可解釋性分析，并生成可解釋性分析報告；所述S5包括以下步驟：S51.依據光伏發電時空特征表示集合構建多層級回歸集成框架，定義回歸子模型集合，其中，、和分別為長期趨勢回歸子模型、短期波動回歸子模型和瞬時變化回歸子模型，每個回歸子模型分別對應于長期趨勢特征數據集、短期波動特征數據集和瞬時變化特征數據集；S52.采用監督學習方法對回歸子模型集合進行訓練，設定目標變量為未來時刻的光伏發電量，對于每個回歸子模型，優化其參數，使其最小化預測誤差，損失函數定義為： ；其中，為回歸子模型訓練數據樣本數，為樣本在視圖中的時空特征表示，為對應的光伏發電量真實值，為回歸子模型的可訓練參數；S53.依據光伏發電歷史數據及模型訓練誤差計算回歸子模型集合內各回歸子模型的預測置信度權重： ；其中，反映回歸子模型在歷史訓練數據上的預測精度；S54.采用加權回歸融合策略，結合各回歸子模型的預測結果，生成多層級回歸集成預測結果： ；其中，表示對時刻未來光伏發電量的預測值，為時刻在視圖中的時空特征表示，為回歸子模型的自適應融合權重。

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河海大學，其通訊地址為：210024 江蘇省南京市鼓樓區西康路1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”。