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龍圖騰網恭喜南京師范大學申請的專利一種半監督學習下的寒潮天氣光伏發電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：CN119853021B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510318637.3，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權一種半監督學習下的寒潮天氣光伏發電預測方法是由潘睿恒;馬剛;黃懿涵;王書艷;霍貽雯;楊若曦設計研發完成，并于2025-03-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種半監督學習下的寒潮天氣光伏發電預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種半監督學習下的寒潮天氣光伏發電預測方法，包括以下步驟:（1）獲取光伏電站歷史發電數據及同期氣象數據，基于溫度驟降特征定義寒潮判別標準；（2）采用Grubbs檢驗檢測并剔除異常值，通過分段三次Hermite插值法補全缺失數據，構建寒潮小樣本數據集；（3）利用SMOTE算法對寒潮小樣本進行數據擴充，結合K?medoids聚類篩選高置信度樣本，使用標注數據訓練初始化CNN?LSTM模型；（4）采用鯨魚優化算法WOA優化CNN?LSTM模型參數，最終輸出光伏出力預測結果并進行誤差驗證；本發明對于新能源功率預測、電網調度等領域的技術研究具有重要意義。

本發明授權一種半監督學習下的寒潮天氣光伏發電預測方法在權利要求書中公布了：1.一種半監督學習下的寒潮天氣光伏發電預測方法，其特征在于，包括以下步驟： （1）獲取光伏電站歷史發電數據及同期氣象數據，基于溫度驟降特征定義寒潮判別標準，將歷史數據劃分為常規天氣與寒潮天氣數據集； （2）對寒潮樣本進行數據預處理，采用Grubbs檢驗檢測并剔除異常值，通過分段三次Hermite插值法補全缺失數據，構建寒潮小樣本數據集； （3）利用SMOTE算法對寒潮小樣本進行數據擴充，結合K-medoids聚類篩選高置信度樣本，使用標注數據訓練初始化CNN-LSTM模型； （4）通過初始化模型生成未標注數據的偽標簽，融合標注數據與高置信度偽標簽數據，采用鯨魚優化算法WOA優化CNN-LSTM模型參數，最終輸出光伏出力預測結果并進行誤差驗證。

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南京師范大學，其通訊地址為：210024 江蘇省南京市鼓樓區寧海路122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”。