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龍圖騰網恭喜湖南大學申請的專利天空地多模態數據融合的超短期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：CN119312995B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202411876695.X，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權天空地多模態數據融合的超短期光伏功率預測方法及系統是由周全;周家偉;劉繼洋;帥智康設計研發完成，并于2024-12-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本天空地多模態數據融合的超短期光伏功率預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了天空地多模態數據融合的超短期光伏功率預測方法及系統，包括如下步驟：S1，獲取多模態數據；S2，對多模態數據處理并進行融合；S3，對融合后的多模態數據質量進行評估，判斷融合后的多模態數據的峰信信噪比是否大于等于預設閾值：若是，則進入下一步驟；S4、構建集成預測模型，并利用多模態數據對集成預測模型進行迭代訓練；S5、將融合后的多模態數據輸入集成預測模型，獲得光伏功率預測軌跡。本發明通過融合天空地多模態數據，能夠更全面地捕捉光伏電站周邊環境的復雜變化，從而提高光伏功率預測的準確性。通過處理和融合來自不同來源的數據，能夠充分利用各種數據的優勢，提高預測的全面性和深度。

本發明授權天空地多模態數據融合的超短期光伏功率預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種天空地多模態數據融合的超短期光伏功率預測方法，其特征在于，包括如下步驟：S1，獲取多模態數據；S2，對多模態數據處理并進行融合；S3，對融合后的多模態數據質量進行評估，判斷融合后的多模態數據的峰信信噪比是否大于等于預設閾值：若是，則進入下一步驟；S4、構建集成預測模型，并利用多模態數據對集成預測模型進行迭代訓練；S5、將融合后的多模態數據輸入集成預測模型，獲得光伏功率預測軌跡；步驟S1包括：S11，利用遙感衛星獲取云層數據，利用無人機獲取云層數據；利用地對空攝像頭實時監控光伏電站上方的云層數據；多模態數據包括遙感衛星獲取的云層數據、無人機獲取的局部云層數據和攝像頭獲取的云層數據，所述云層數據包括云層圖像數據；S12、將遙感衛星、無人機和攝像頭獲取的數據信息與地面控制中心進行實時傳輸共享；S13、將遙感衛星、無人機和攝像頭獲取的數據信息進行時間同步；步驟S2包括：S21，對各多模態數據提取多模態特征；S22，對遙感衛星、無人機和攝像頭獲取的云層圖像數據進行協同融合；所述云層圖像數據進行協同融合通過如下公式進行： ； 為第i層融合特征結果，N為金字塔層數，為第i層圖像特征分量，為第i+1層視頻特征分量，為上采樣函數，為前N-i層重建融合特征結果，為圖像融合數據；所述構建集成預測模型，具體包括：所述集成預測模型包括第一模型、第二模型和多層預測模型；步驟S5，具體包括：S51,將融合后的氣象文本時序數據輸入到第一模型中，以獲得第一光伏預測值；S52,將云層圖像融合數據輸入到第二模型中，以獲得第二光伏預測值；S53,將第一光伏預測值和第二光伏預測值通過加權融合或堆疊泛化獲得中間預測值；S54,將中間預測值輸入到多層預測模型中，以獲得終點光伏預測值；S55,根據時間和對應的終點光伏預測值，獲得光伏功率預測軌跡。

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湖南大學，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區麓山南路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”。