发明专利已授权

基于注意力机制与强化学习的超短期DNI预测方法

📄 申请号：CN202610588737.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2026-04-30

公开号

CN122112605B

公开日

2026-07-07

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

G06F18_213

IPC 分类号

G06F18_213 , G06F18_25 , G06N3_0442 , G06N3_092 , G06N3_045 , G06Q50_06 ,

技术画像

所属领域

强化学习人工智能算法太阳辐射预测时间序列预测强化学习

应用场景

光伏发电功率预测, 光热发电功率预测, 太阳能资源评估, 电力系统调度, 新能源并网运行

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摘要

本发明公开了一种基于注意力机制与强化学习的超短期DNI预测方法，包括：采集太阳能热发电站历史实测直接法向辐照度数据及气象特征数据；引入周期性时间特征及历史滞后项增强时序依赖性；利用双向长短期记忆网络提取DNI时间序列特征，构建基于云量动态变化的注意力机制，强化模型对天气突变的响应能力；采用KAN替代传统全连接对高维非线性特征进行自适应函数逼近；引入PPO强化学习算法，对模型特征表示与参数进行动态优化，实现误差自反馈修正；输出DNI预测结果，用于聚光太阳能热发电系统的调度与运行控制。本发明方法可有效提高复杂天气条件下的DNI预测精度与鲁棒性，为光热发电与可再生能源并网提供高精度预测支持。

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

面向屏摄场景的锚点同步喷泉码抗裁剪文本水印方法

当前第 / 件

基于星链通信信号外辐射源雷达距离徙动校正方法

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G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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