買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜東南大學;國網江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司;國網電力科學研究院有限公司;中國電力科學研究院有限公司;國網江蘇省電力有限公司申請的專利一種基于集群劃分和數據增強的整縣光伏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：CN114492941B 。

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：202111646119.2，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種基于集群劃分和數據增強的整縣光伏預測方法是由趙家慶;陳中;趙奇;王彪;呂洋;徐春雷;莊衛金;閃鑫;王毅;吳海偉;丁宏恩;田江;俞瑜;徐秀之;孟雨庭設計研發完成，并于2021-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于集群劃分和數據增強的整縣光伏預測方法在說明書摘要公布了：一種基于集群劃分和數據增強的整縣分布式光伏預測方法，具體是：對整個縣的光伏出力歷史數據庫選擇晴天的典型功率曲線，以單站最大功率對出力進行標幺化；計算皮爾遜相關系數作為距離度量，利用基于密度的抗噪聚類算法Density?BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，DBSCAN對光伏站點進行聚類，形成集群劃分，對于異常點，使用k近鄰搜索，劃分到最近集群；在集群內通過生成式對抗神經網絡對歷史數據進行數據擴充；將原始數據和生成的數據圖片化共同訓練深度卷積網絡預測模型。本發明的預測方法通過改進的GAN的動態博弈過程訓練過程學習到原始數據分布，然后生成相應分布的數據，補充了整縣光伏歷史數據庫，通過增強的訓練集訓練深度卷積神經網絡，提高了模型預測精準度。

本發明授權一種基于集群劃分和數據增強的整縣光伏預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于集群劃分和數據增強的整縣光伏預測方法，其特征在于，所述基于集群劃分和數據增強的整縣光伏預測方法包括以下步驟：S1，采集所設定區域內以及所設定時間內的每個光伏出力站點的歷史晴天光伏出力數據以及氣象數據；S2，根據S1采集的晴天光伏出力數據求取每個光伏出力站點的最大功率并進行標幺化，之后進行光伏集群劃分；S3，構建光伏數據增強神經網絡模型，神經網絡模型為改進的GAN；S3.1，設定學習率α、截斷參數c、批訓練樣本數m、生成器每迭代一次判別器迭代的次數ncritic，初始化判別器網絡參數wt、生成器網絡參數θt；S3.2，檢查生成器參數θt是否收斂，如果收斂則結束迭代；如果沒有收斂則進入S3.3；S3.3，檢查當前迭代次數是否達到迭代次數閾值ncritic，如果沒有達到則更新判別器網絡參數wt并更新當前迭代次數，重復本步驟；如果達到了迭代次數閾值ncritic則進入步驟S3.4；更新判別器網絡參數wt的方法為： 其中，clip.表示深度學習中的的剪裁函數，RMSProp.表示深度學習中的學習率自適應優化器，表示判別器損失函數的梯度，具體計算方法為： 其中，xi是輸入參數中的第i訓練批次；zi為第i次訓練從生成器產生的樣本分布中的批采樣；為判別器網絡；S3.4，計算生成器損失函數并更新生成器參數θt，并返回步驟3.2；S4，在光伏集群內通過S3構建的光伏數據增強神經網絡模型進行數據增強，再將增強后的數據輸入至CNN神經網絡，訓練后得到光伏預測神經網絡模型；S5：將氣象預報數據輸入至S4的光伏預測神經網絡模型中進行光伏預測。

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東南大學;國網江蘇省電力有限公司蘇州供電分公司;國網電力科學研究院有限公司;中國電力科學研究院有限公司;國網江蘇省電力有限公司，其通訊地址為：210096 江蘇省南京市玄武區四牌樓2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”。