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熊彬宇获国家专利权
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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一种多模态超短期光伏发电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：CN121688877B 。
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：202610188678.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种多模态超短期光伏发电功率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2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多模态超短期光伏发电功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种多模态超短期光伏发电功率预测方法及系统，所述方法包括：获取历史天空图像数据，并同步采集实时功率数据，得到特征图像以及特征视频；将特征图像序列输入ST‑GEN预训练模型进行迭代训练，确定训练后的ST‑GEN预训练模型；将特征视频输入VST‑GEN预训练模型进行进行迭代训练，确定训练后的VST‑GEN预训练模型；将ST‑GEN预训练模型、VST‑GEN预训练模型以及实时功率数据对应的编码模型进行多模态融合，构建多模态模型，基于多模态模型，输出与天空图像数据对应的光伏发电功率的预测值。
本发明授权一种多模态超短期光伏发电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态超短期光伏发电功率预测方法，所述方法包括： 获取历史天空图像数据，并同步采集实时功率数据，对所述历史天空图像数据进行预处理，得到特征图像以及特征视频； 将所述特征图像输入ST-GEN预训练模型进行训练，包括图像遮掩、特征编码以及图像恢复步骤，并以图像恢复后的还原图像与原图像之间的损失函数进行迭代训练，确定训练后的ST-GEN预训练模型； 将所述特征视频输入VST-GEN预训练模型进行训练，包括特征编码以及特征膨胀步骤，并以特征膨胀后的预测视频序列与目标时间的实际视频序列之间的损失函数进行迭代训练，确定训练后的VST-GEN预训练模型； 将所述ST-GEN预训练模型、VST-GEN预训练模型以及实时功率数据对应的编码模型进行多模态融合，构建多模态模型，基于所述多模态模型，输出与天空图像数据对应的光伏发电功率的预测值。
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