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龙图腾网获悉重庆新型储能材料与装备研究院申请的专利基于LSTM与时间注意力机制的分布式光伏出力预测与端侧控制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：CN121529548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610036910.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于LSTM与时间注意力机制的分布式光伏出力预测与端侧控制方法是由张书华;董志明;利节;杨同鑫;刘博文设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM与时间注意力机制的分布式光伏出力预测与端侧控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及能源预测与控制技术领域，具体涉及基于LSTM与时间注意力机制的分布式光伏出力预测与端侧控制方法，包括以下内容：采集多源气象与功率数据，经特征构造、标准化和降维后输入基于长短期记忆网络LSTM与时间注意力机制的多步预测模型，实现光伏出力的高精度预测；模型经RKNN框架量化后部署于边缘设备，实现端侧低时延推理。运行过程中结合实测功率残差执行在线反馈校正与安全裕度修正，并针对含功率上界与爬坡速率约束的逆变器控制需求，设计了基于模型预测控制的在线优化策略：依托修正后的多步可用出力预测构建优化目标与约束模型，采用投影梯度法实时求解最优有功设定值。本发明有效降低弃光率与功率波动，提升并网友好性与系统运行稳定性。

本发明授权基于LSTM与时间注意力机制的分布式光伏出力预测与端侧控制方法在权利要求书中公布了：1.基于LSTM与时间注意力机制的分布式光伏出力预测与端侧控制方法，其特征在于，包括分布式光伏出力预测步骤： S1：采集环境温度、水平总辐照度、倾斜面辐照度、风速、风向及历史光伏逆变器交流侧并网点发电功率数据，并对齐时间序列按预设采样步长重采样； S2：对采集数据进行预处理，包括特征构造、标准化、特征筛选与降维，生成输入与多步目标序列，所述预处理包括风向编码、滚动统计量计算、尺度统一、关键特征提取与维度压缩； S3：构建基于LSTM叠加时间注意力机制的多步时序预测模型，实现从输入窗口到未来多步可用出力预测向量的映射，采用均方误差进行监督训练，同时并行训练分位数输出以表征预测不确定性； S4：将训练完成的模型导出，进行量化校准并编译生成模型文件，部署于边缘设备的NPU上执行端侧推理，所述边缘设备的ARM核同步负责数据预处理、推理结果后处理及控制逻辑计算； S5：在运行时刻，以最近预设窗口长度的输入数据调用模型得到多步预测功率序列，根据上一时刻实测功率与预测功率的残差执行在线反馈校正，结合残差统计特征或分位数预测结果设定安全裕度，对校正后功率进行下调修正并施加物理上下限约束，确保输出功率不超过设备额定能力； S6：基于修正后的预测结果构建以逆变器有功设定值为决策量的MPC问题，设定控制时域，目标函数包含参考功率跟踪项、弃光惩罚项及功率增量平滑项，并施加功率上界约束与爬坡速率约束； S7：在ARM核上采用PG法求解所述MPC问题，学习率按迭代次数对数衰减，每个控制周期仅迭代预设次数以满足实时性要求，取求解结果的首个控制量作为待下发指令； S8：将待下发指令下发至逆变器，完成本周期闭环控制，同时记录本周期的实测数据、预测结果及残差数据用于后续模型再训练与参数整定。

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重庆新型储能材料与装备研究院，其通讯地址为：401135 重庆市渝北区龙兴镇卓越路19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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