电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学严圆获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利基于两级注意力机制的光伏发电功率预测方法、网络结构与装置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：CN121769856B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610254200.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于两级注意力机制的光伏发电功率预测方法、网络结构与装置是由严圆;李耘;马长江;王诗其设计研发完成，并于2026-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于两级注意力机制的光伏发电功率预测方法、网络结构与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于两级注意力机制的光伏发电功率预测方法、网络结构与装置。其方法包括：提取窗口内每个时间步的输入特征的特征注意力向量，将输入特征与特征注意力向量进行加权；获取加权特征注意力向量在窗口内各时间步的隐藏状态序列；根据特征注意力向量计算表征对应时间步信息不确定度或可信度的上下文信息；根据隐藏状态序列、窗口末端隐藏状态以及上下文信息，计算窗口内各时间步的时序注意力权重，根据时序注意力权重对隐藏状态序列进行加权汇聚，得到上下文向量；根据上下文向量预测目标预测时间节点的光伏发电功率。本发明能同时提升预测精度、鲁棒性和可解释性。
本发明授权基于两级注意力机制的光伏发电功率预测方法、网络结构与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于两级注意力机制的光伏发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取窗口内每个时间步的输入特征的特征注意力向量，将所述输入特征与所述特征注意力向量进行加权，得到加权特征注意力向量； 获取所述加权特征注意力向量在窗口内各时间步的隐藏状态序列，得到用于表征历史序列的动态演化信息； 根据所述特征注意力向量计算表征对应时间步信息不确定度或可信度的上下文信息； 根据所述隐藏状态序列、窗口末端隐藏状态以及所述上下文信息，计算窗口内各时间步的时序注意力权重，根据所述时序注意力权重对所述隐藏状态序列进行加权汇聚，得到上下文向量； 根据所述上下文向量预测目标预测时间节点的光伏发电功率； 采用回归预测头预测目标预测时间节点的光伏发电功率；对所述回归预测头进行训练时，以预测损失作为主损失，并联合KL正则项进行优化更新；所述KL正则项的系数采用所述时序注意力权重，并停止梯度传播。
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