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龙图腾网恭喜浙江科技学院申请的专利一种基于transformer的短时辐照度预测的方法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：CN113723691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111027387.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于transformer的短时辐照度预测的方法是由于爱华;唐明;侯北平;李刚;朱广信;朱必宏;陈天亮;曹超设计研发完成，并于2021-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于transformer的短时辐照度预测的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于transformer的短时辐照度预测的方法，首先根据太阳的位置和风速分割出太阳周围的区域，使用VGG16网络结构提取不同云的特征，其次将一组云特征连接使用transformer结构来训练云变化后辐照度的值，最后使用全连接输出辐照度预测的结果，最终辐照度的结果会根据光照影响的大小来决定使用晴天模型输出还是全连接输出，中间还加入晴天模型训练整个结构；通过结果表明在加入晴天模型后总水平辐照度的平均绝对误差较传统的神经网络模型可以下降6.83％。

本发明授权一种基于transformer的短时辐照度预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于transformer的短时辐照度预测的方法，其特征在于包括下述步骤： （1）根据太阳的位置和云的风速来分割太阳周围的区域，太阳中心在图像上的位置根据下面公式计算： ； θ s 表示太阳天顶角，φ表示观测站点的纬度，δ表示赤纬角，ω表示时角，DOY表示天数，k表示样本采集时刻，单位为小时，α表示太阳方位角； 太阳的位置（x s ,y s ）根据下面公式计算： ； 其中，r s 表示图片中心离太阳中心的距离；x 0 ,y 0 为图像中心的位置，R Z 为太阳天顶角90度时太阳与天空图像中心的距离； 利用地基全景相机对天空云图像进行周期采样,使用Lucas-Kanade算法分别计算出第t，t+1，t+2，t+3张图像太阳周围云的平均速度u t ,v t ,u t+1 ,v t+1 ,u t+2 ,v t+2 ,u t+3 ,v t+3 ，其中u代表水平方向速度，v代表垂直方向速度； 第t，t+1，t+2，t+3张图像太阳位置为x t ,y t ,x t+1 ,y t+1 ,x t+2 ,y t+2 ,x t+3 ,y t+3 ， 第t张分割的图像是通过在原图上以u t +x t ,v t +y t 为中心分割出64×64像素的图像，第t+1，t+2，t+3张同理； （2）将分割后的第t，t+1，t+2，t+3张图像分别经过VGG16模型训练并提取全连接特征f t ,f t+1 ,f t+2 ,f t+3 ∈R 1024×1，其中VGG16模型的标签是g t -m t ，g t 表示第t张图像的当前GHI，m t 表示第t张图像晴天模型的GHI； 晴天模型的GHI计算如下： 在春分或秋分的太阳正午即当太阳穿过子午线时，天顶角θ s 等于观测站点的纬度φ： θ s= φ 在一年中的其他任何一天，太阳正午时的天顶角θ s 为： θ s= φ-δ 根据步骤（1）计算太阳正午以外的天顶角θ s ； 晴天模型的GHI为： ； 对晴天模型进行修正， ； i表示在第t张图像前面的i张图像； （3）将VGG16模型提取的特征连接 f=f t ,f t+1 ,f t+2 ,f t+3 ∈R 4096×1； 给每一个特征进行编码得到，e表示每个特征嵌入的维度； （4）位置编码PE∈R 4096×e 的计算公式如下： ； 其中pos表示特征的位置，j表示编码向量的位置； 将位置编码PE和输入编码相加得到H∈R 4096×e 作为多头注意力机制的输入， ； （5）经过多头注意力机制后得到，将做归一化，其中transformer的标签是g t+6 -m t+6 ； （6）将经过全局平均池化和全连接层后输出预测30分钟后GHI的值p； （7）根据第t+3张图像GHI的值g t+3 和第t+3张图像晴天模型GHI的值m t+3 来评估光照对实验的影响，30分钟后的预测结果为第t+3张图像晴天模型GHI的值m t+3 ，否则为全连接输出的值， 。

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