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龙图腾网恭喜中电建新能源集团股份有限公司申请的专利用于风光耦合制氢系统的风光发电功率陡降预测方法及装置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：CN119582207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510131090.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权用于风光耦合制氢系统的风光发电功率陡降预测方法及装置是由刘峻;王建宝;雷镇源;王光春;李运舟;杜云;张银量;李晓贝;杨立设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于风光耦合制氢系统的风光发电功率陡降预测方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书涉及风光新能源技术领域，具体地公开了一种用于风光耦合制氢系统的风光发电功率陡降预测方法及装置，该方法包括：基于历史时间段内的实际发电功率、气象模式数据和地基云图数据，生成训练样本集；对训练样本集中进行有放回地重复采样得到多个子训练集；利用基于趋势提取的时序算法对多个子训练集进行学习得到多个时序算法模型；将未来目标时间段内的气象模式数据和地基云图数据输入至各时序算法模型，得到各时序算法模型对应的目标发电功率；根据各时序算法模型对应的未来目标时间段内风光发电的目标发电功率，确定未来目标时间段内风光发电的功率陡降数据。通过上述方式能准确预测发电功率陡降情况，进而提升风光耦合制氢的运行安全性。

本发明授权用于风光耦合制氢系统的风光发电功率陡降预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于风光耦合制氢系统的风光发电功率陡降预测方法，其特征在于，包括：获取用于风光耦合制氢系统的风光发电在历史时间段内的实际发电功率、气象模式数据和地基云图数据；基于所述历史时间段内的实际发电功率、气象模式数据和地基云图数据，生成训练样本集；对所述训练样本集中的数据样本进行有放回地重复采样，得到多个子训练集；利用基于趋势提取的时序算法对所述多个子训练集中的数据样本进行学习，得到多个时序算法模型；获取风光发电在未来目标时间段内的气象模式数据和地基云图数据；将所述未来目标时间段内的气象模式数据和地基云图数据输入至所述多个时序算法模型中各时序算法模型，得到所述各时序算法模型对应的未来目标时间段内风光发电的目标发电功率；根据所述各时序算法模型对应的未来目标时间段内风光发电的目标发电功率，确定未来目标时间段内风光发电的功率陡降数据；其中，利用基于趋势提取的时序算法对所述多个子训练集中的数据样本进行学习，得到多个时序算法模型，包括：采用线性神经网络对所述多个子训练集中各子训练集对应的多个子序列进行缩放求和，得到所述各子训练集对应的多个不同时间粒度的序列数据；利用基于趋势提取的时序算法对所述各子训练集对应的多个不同时间粒度的序列数据进行学习，得到多个时序算法模型；其中，采用线性神经网络对所述各子训练集对应的多个子序列进行缩放求和，包括：采用线性神经网络对所述各子训练集对应的趋势性数据特征进行由长向短的缩放，对所述各子训练集对应的季节性数据特征进行由短向长的缩放，得到所述各子训练集对应的缩放后的多个子序列；按照所述多个不同时间粒度对所述各子训练集对应的缩放后的多个子序列进行对应求和，得到所述各子训练集对应的多个不同时间粒度的序列数据。

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