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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);协成电气有限公司申请的专利基于序列重组与多分辨率建模的光伏功率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：CN121412587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511971764.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于序列重组与多分辨率建模的光伏功率预测方法及系统是由李彬;范恒帅;张海滨;张明亮;孟海龙设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于序列重组与多分辨率建模的光伏功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于光伏发电功率预测技术领域，提供了一种基于序列重组与多分辨率建模的光伏功率预测方法及系统，包括：获取历史光伏功率数据和气象信息数据；根据所获取的历史光伏功率数据和气象信息数据，构建光伏多变量时间序列；基于分辨率划分所构建的光伏多变量时间序列，得到第一分辨率序列和第二分辨率序列；对所得到的第一分辨率序列和第二分辨率序列进行序列重组；对重组后的第一多变量时间序列依次进行全局建模和特征提取，对重组后的第二多变量时间序列依次进行局部分解与特征提取；将所提取到的第一多变量时间序列特征和第二多变量时间序列特征进行动态加权融合，预测光伏发电功率，完成基于序列重组与多分辨率建模的光伏功率预测。

本发明授权基于序列重组与多分辨率建模的光伏功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于序列重组与多分辨率建模的光伏功率预测方法，其特征在于，包括： 获取历史光伏功率数据和气象信息数据； 根据所获取的历史光伏功率数据和气象信息数据，构建光伏多变量时间序列； 基于分辨率划分所构建的光伏多变量时间序列，通过滑动窗口与下采样策略将所构建的光伏多变量时间序列划分为第一分辨率序列和第二分辨率序列，得到第一分辨率序列和第二分辨率序列； 对所得到的第一分辨率序列和第二分辨率序列进行序列重组；所述序列重组的过程包括：将所构建的光伏多变量时间序列划分为若干片段，每个片段对应一个表示片段重要性权重的可学习的重排向量，根据可学习的重排向量的大小对所划分的若干片段进行降序排列，得到片段的重组顺序；依据片段对应的可学习的重排相量计算两两片段之间的映射强度，基于片段之间的映射强度构建可学习的重排矩阵，结合所构建的重排矩阵将重排后的光伏多变量时间序列与所构建的光伏多变量时间序列通过加权拼接融合，完成序列重组；第二分辨率序列经过三次重组，第一分辨率序列经过一次重组； 对重组后的第一分辨率序列依次进行全局建模和特征提取，对重组后的第二分辨率序列依次进行局部分解与特征提取； 将所提取到的第一分辨率序列特征和第二分辨率序列特征进行动态加权融合，预测光伏发电功率，完成基于序列重组与多分辨率建模的光伏功率预测。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);协成电气有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学路3501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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