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龙图腾网获悉深圳市中电电力技术股份有限公司申请的专利一种超短期光伏出力预测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120875125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510879561.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种超短期光伏出力预测方法、装置、设备及介质是由李德志;王磊;廖霈之;付哲设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超短期光伏出力预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏技术领域，提出了一种超短期光伏出力预测方法、装置、设备及介质。方法包括：获取当前时段下针对待预测光伏站的多张实时地基云图；根据各个实时地基云图，通过预训练的云图预测模型对未来时段下的地基云图进行预测，生成多张预测地基云图；分别根据每张预测地基云图，进行云图特征提取处理，得到每张预测地基云图对应的多模态特征；根据各个预测地基云图和各个预测地基云图对应的多模态特征，通过预训练的光伏功率预测模型进行光伏出力预测，得到未来时段下的光伏出力预测值。本方法能够使突变天气下的预测精度与鲁棒性显著增强，提高光伏出力预测的精准性。

本发明授权一种超短期光伏出力预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种超短期光伏出力预测方法，其特征在于，包括： 获取当前时段下针对待预测光伏站的多张实时地基云图； 根据各个实时地基云图，通过预训练的云图预测模型对未来时段下的地基云图进行预测，生成多张预测地基云图； 分别根据每张预测地基云图，进行云图特征提取处理，得到每张预测地基云图对应的多模态特征； 根据各个预测地基云图和各个预测地基云图对应的多模态特征，通过预训练的光伏功率预测模型进行光伏出力预测，得到未来时段下的光伏出力预测值； 对于每张预测地基云图，根据所述预测地基云图，进行云图特征提取处理，得到所述预测地基云图对应的多模态特征，包括： 通过限制对比度自适应直方图均衡化对所述预测地基云图进行局部对比度增强处理，生成所述预测地基云图对应的增强云图； 对所述预测地基云图进行灰度处理，生成所述预测地基云图对应的灰度云图； 根据所述预测地基云图对应的灰度云图，通过Sobel算子进行边缘检测处理，生成所述预测地基云图对应的边缘强度图； 根据所述预测地基云图对应的边缘强度图计算云量； 根据所述云量，计算在所述云量下所述预测地基云图对应的实际辐射值； 根据所述预测地基云图对应的增强云图、所述预测地基云图对应的边缘强度图和所述预测地基云图对应的实际辐射值，得到所述预测地基云图对应的多模态特征； 所述根据各个预测地基云图和各个预测地基云图对应的多模态特征，通过预训练的光伏功率预测模型进行光伏出力预测，得到未来时段下的光伏出力预测值，包括： 分别根据每个所述预测地基云图、每个所述预测地基云图对应的增强云图和每个所述预测地基云图对应的边缘强度图，进行特征提取处理，得到每个所述预测地基云图对应的第一特征向量； 分别根据每个所述预测地基云图对应的实际辐射值进行特征提取处理，得到每个所述预测地基云图对应的第二特征向量； 分别对每个所述预测地基云图对应的第一特征向量和每个所述预测地基云图对应的第二特征向量进行融合处理，得到每个所述预测地基云图对应的融合特征； 根据各个所述预测地基云图对应的融合特征，生成未来时段下的光伏出力预测值； 预训练的光伏功率预测模型为多模态神经网络结构；预训练的光伏功率预测模型包括图像分支和物性分支两部分；图像分支以原始的预测地基云图、增强云图、边缘强度图为输入，通过三层卷积模块提取空间特征，并通过全局平均池化压缩为128维图像特征向量，即得到第一特征向量；物性分支以计算的实际辐射值为输入，经过全连接层映射为64维，即得到第二特征向量。

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