发明专利已授权

一种基于物理嵌入式深度学习的风光资源互补评估方法及系统

📄 申请号：CN202511902586.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2025-12-17

公开号

CN121329093B

公开日

2026-03-10

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_0631

IPC 分类号

G06Q10_0631 , G06Q50_06 , G06F18_25 , G06N3_0442 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

新能源发电, 风光资源评估, 电力系统规划, 电网调度, 可再生能源并网

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摘要

本发明公开了一种基于物理嵌入式深度学习的风光资源互补评估方法及系统，属于资源评估领域，方法包括：获取目标区域气象要素和数字高程模型数据；计算相邻网格海拔变化率，基于IGC算法区分平坦区与非平坦区，分别提取地形特征；通过辐射数据生成太阳高度角周期性特征，与地形特征拼接得到融合特征；构建物理嵌入式的NODE‑SA‑ConvLSTM模型，结合自注意力机制捕获风光要素的全局依赖关系，输出风速与辐射预测结果；利用误差恒定补偿机制对预测残差进行滑动平衡修正；通过风光互补系数量化区域风光资源互补性。本发明通过引入物理嵌入机制和连续时间建模，有效提升了风光资源预测精度与稳定性，实现了风光资源禀赋的互补评估。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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