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龙图腾网获悉宁波东方理工大学;东北大学;宁波东理数智能源科技有限责任公司申请的专利光伏功率不确定性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：CN121688870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610170987.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权光伏功率不确定性预测方法及系统是由熊彬宇;陈云天;张东晓;付俊;陈大力设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本光伏功率不确定性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种光伏功率不确定性预测方法及系统，该方法包括获取待预测时刻的天气预报数据，将天气预报数据输入预设的天气预报数据不确定性度量模型，得到对应的概率表征，并根据概率表征进行采样得到天气预报数据样本；根据预设时段获取截止到待预测时刻的历史序列运行数据，将天气预报数据样本与历史序列运行数据输入预设的深度概率预测模型，得到各预测发电功率值的概率分布；在分布层面对各概率分布进行一致化融合，得到预测发电功率值的最终概率分布。本发明具有提高光伏功率预测准确性的效果。

本发明授权光伏功率不确定性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种光伏功率不确定性预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预设范围内各电站的天气预报数据，并对所述天气预报数据执行空间关联优化处理以得到目标光伏电站的待预测时刻天气预报数据，将所述待预测时刻天气预报数据输入预设的天气预报数据不确定性度量模型，得到对应的概率表征，并根据所述概率表征进行采样得到天气预报数据样本； 根据预设时段获取截止到所述待预测时刻的历史序列运行数据，将所述天气预报数据样本与所述历史序列运行数据输入预设的深度概率预测模型，得到各预测发电功率值的概率分布； 在分布层面对各所述概率分布进行一致化融合，得到预测发电功率值的最终概率分布，其中，所述深度概率预测模型的训练方式为： 获取历史运行数据和对应的天气预报数据，生成模型训练样本； 对所述模型训练样本进行时间序列特征提取，得到对应的输出特征，基于近似高斯过程结构对所述输出特征进行特征随机计算，得到概率分布参数，进而基于所述概率分布参数确定预测发电功率值的概率分布，根据所述概率分布和所述模型训练样本计算对应的损失函数，并通过所述损失函数对模型参数进行优化更新，得到所述深度概率预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波东方理工大学;东北大学;宁波东理数智能源科技有限责任公司，其通讯地址为：315200 浙江省宁波市镇海区蛟川街道海江大道2911号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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