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龙图腾网获悉深圳市南电云商有限公司申请的专利基于人工智能的新能源电站风光功率预测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：CN121150020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511308287.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于人工智能的新能源电站风光功率预测系统是由甄达双;詹卫许;梁振驰;陈磊;江剑泉;秦茹;唐晓宇;姜姗;覃永龙;唐咏成;侯新月设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的新能源电站风光功率预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能电网技术领域，具体为基于人工智能的新能源电站风光功率预测系统，系统包括资源波动解析模块、功率趋势推演模块、隐患演化分析模块、预测周期调整模块、隐患溯源分析模块。本发明中，通过提取风能与太阳能资源动态特征并解析其对发电效率的多维影响，可识别功率波动关键节点并建立多层次预测机制，结合异常事件的频次与分布归类其演化路径，明确高频异常的时序特性，预测周期可依风险动态修订，设备响应差异与扰动规律实现溯源识别，隐患路径得以重构，提升对功率波动的适应性与预测精度，规避因环境扰动与设备异常导致的误判与遗漏，增强复杂条件下的稳定性与风险识别能力，推动功率管理的精细化与安全性提升。

本发明授权基于人工智能的新能源电站风光功率预测系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的新能源电站风光功率预测系统，其特征在于，所述系统包括： 资源波动解析模块获取风能和太阳能资源的动态分布特征、环境扰动因素及发电设备运行状态数据，分析资源波动与发电效率之间的关联模式，识别资源波动中的关键变化点及其时间序列特性，结合多维环境影响因子的叠加效应，生成资源波动模型； 所述资源波动解析模块包括： 动态分布解析子模块获取风能和太阳能资源的动态分布特征、环境扰动因素及发电设备运行状态数据，对三项信号按时间轴对齐，提取资源波动突变点，定位波动特征与设备状态变化，识别响应差异，生成资源波动偏差量； 因子关联解析子模块根据所述资源波动偏差量，提取资源信号延迟段与波动特征响应顺序，统计延迟长度及响应先后顺序，判断信号关联方向，测定滞后段内因子触发顺序数量，生成因子关联滞后结构量； 资源波动建模子模块基于所述因子关联滞后结构量，提取环境扰动变点与因子信号联动时段，比较信号响应频度与时延，识别联动次数与平均延迟比率，分析三项信号间的关联与联动频度映射，生成资源波动模型； 功率趋势推演模块基于所述资源波动模型，提取关键变化点的波动频次与环境扰动叠加效应，对波动模式与发电效率的关联性进行匹配分析，识别功率输出高发阶段，得到功率趋势预测表； 所述功率趋势推演模块包括： 波动模式提取子模块基于所述资源波动模型，提取关键变化点资源波动频次，筛选波动超出基准范围的序列，计算异常波动特征值，分析异常波动占比，识别波动超出基准范围的序列的加权异常波动频次，得到异常波动频次比值； 频次规律匹配子模块调用所述异常波动频次比值，结合节点波动模式与因子路径数量，识别频次规律比对项，按因子路径上任务占比调整节点异常偏移，得到波动规律优先指标； 趋势等级判定子模块基于所述波动规律优先指标，提取节点对应的数值区间，设定节点等级划分区间组，按指标值落入区间分配等级标识，排序确定趋势等级，生成功率趋势预测表； 隐患演化分析模块根据所述功率趋势预测表，提取发电设备运行记录中异常事件的时间间隔与持续时长，判断高频异常的分布阶段，归类同类异常的演化路径，生成隐患演化序列； 预测周期调整模块调用所述隐患演化序列，结合所辖区段内的环境扰动值与时序延迟，筛选风险区段内的目标设备群体，对预测周期值进行分段修订，得到功率预测周期调整表。

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