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龙图腾网恭喜国网上海市电力公司申请的专利一种基于改进MTGNN模型的光伏出力预测方法及系统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：CN119864807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510352138.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于改进MTGNN模型的光伏出力预测方法及系统是由郑真;马小丽;姜皓喆;张韫;顾华;李雅晴;李林锐;黄晨宏;沈晓峰;颜华敏;徐友刚;马韬韬;卢婧婧;黄一楠;陈雯雯;李建宁;肖远兵;马晔晖;周林;汪龙召设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进MTGNN模型的光伏出力预测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于改进MTGNN模型的光伏出力预测方法及系统，包括：采集历史光伏出力数据和对应的光伏出力特征数据，并对光伏出力数据的时间戳部分进行提取特征，并进行拼接，获得扩充时间维度后的光伏特征数据集；使用这些光伏特征数据集训练出改进MTGNN模型，所述改进MTGNN模型包括自适应的图学习模块、时间卷积模块和引入筛选注意力机制的图卷积模块；实时获取光伏出力特征数据从而获取对应的归一化后的光伏特征数据集；将其输入模型中输出预测模型。本发明使用自适应邻接矩阵和筛选注意力机制提升了整合信息能力，对非平稳数据具有更好的跟踪能力。

本发明授权一种基于改进MTGNN模型的光伏出力预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进MTGNN模型的光伏出力预测方法，其特征在于，包括： 采集历史光伏出力数据和对应的光伏出力特征数据，提取光伏出力特征数据的时间戳特征并归一化后与对应的光伏出力特征数据拼接，得到扩充时间维度后的光伏特征数据集并进行归一化；使用这些光伏特征数据集训练出改进MTGNN模型，该模型包括增加自适应的图学习模块、时间卷积模块和引入筛选注意力机制的图卷积模块；实时获取光伏出力特征数据获取对应的光伏特征数据集，将其输入自适应的图学习模块，通过计算互信息矩阵建立自适应邻接矩阵； 自适应邻接矩阵为： 式中：和为初始化嵌入特征；和表示通过节点嵌入特征得到的权重矩阵；和是模型参数；α为控制激活函数tanh的饱和速率的参数；relu和tanh为激活函数；表示Hadamard积；为每两个数据相互计算得到的互信息矩阵； 将光伏特征数据集进行1*1卷积后输入时间卷积模块输出由光伏特征数据集转化的初始图结构以及节点特征作为原始状态信息，将原始状态信息和自适应邻接矩阵输入到引入筛选注意力机制的图卷积模块，输出预测的光伏出力数据。

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