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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种全天空成像仪数据的多模态融合光伏功率预测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：CN119807855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510252905.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种全天空成像仪数据的多模态融合光伏功率预测方法是由殷豪;罗功铺;胡家浩;张祺设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全天空成像仪数据的多模态融合光伏功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种全天空成像仪数据的多模态融合光伏功率预测方法，包括以下步骤：获取全天空成像仪中的时序天空图像数据和光伏阵列历史光伏功率数据；分别对时序天空图像数据和历史光伏功率数据提取特征，得到时序天空图像数据的模态特征信息和历史光伏功率数据的模态特征信息；将时序天空图像数据的模态特征信息和历史光伏功率数据的模态特征信息融合，得到特征矩阵；根据特征矩阵，得到最终潜在特征；利用最终潜在特征训练得到光伏功率预测模型；利用光伏功率预测模型对光伏功率进行预测。本发明对时序天空图像数据和历史光伏功率数据进行特征提取处理，有效减少因太阳能发电的间歇性和不确定性带来的预测误差。

本发明授权一种全天空成像仪数据的多模态融合光伏功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种全天空成像仪数据的多模态融合光伏功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取全天空成像仪中的时序天空图像数据和光伏阵列历史光伏功率数据； 分别对所述时序天空图像数据和历史光伏功率数据提取特征，得到所述时序天空图像数据的模态特征信息和所述历史光伏功率数据的模态特征信息； 将所述时序天空图像数据的模态特征信息和所述历史光伏功率数据的模态特征信息融合，得到特征矩阵； 根据所述特征矩阵，得到最终潜在特征； 利用所述最终潜在特征训练得到光伏功率预测模型； 利用所述光伏功率预测模型对光伏功率进行预测； 对所述时序天空图像数据提取特征，得到所述时序天空图像数据的模态特征信息，包括： 将所述时序天空图像数据降维，得到灰度图像，并将所述灰度图像并转换成灰度像素网格图； 定义一个以所述灰度像素网格图的中心为圆心，半径为的圆形领域，其中，所述圆形领域不超出所述灰度像素网格图的范围，为整数且，； 针对半径为的圆形领域，对灰度像素网格图位于所述圆形领域内的像素灰度值取平均值，得到为半径为时的圆形领域对应的局部均值；大于1时，对于半径为的圆形领域，对灰度像素网格图内离圆心的距离大于且小于的像素灰度值取平均值，得到半径为时的圆形领域对应的局部均值； 当所述圆形领域触碰到所述灰度像素网格图的边缘，汇总所述局部均值，得到所述时序天空图像数据的模态特征信息。

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