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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于K最近鄰分類的光伏功率預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114648157B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210214610.6，技術領域涉及：G06F18/2413；該發明授權一種基于K最近鄰分類的光伏功率預測方法是由徐志杰;陳科明設計研發完成，并于2022-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于K最近鄰分類的光伏功率預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于K最近鄰分類的光伏功率預測方法。本發明將光伏板所處環境的傳感器所獲取的數據上傳至云端服務器，數據進行加工、處理、分析，得到原始數據集，對原始數據集的數據進行學習，建立預測模型，從而在后續工作狀態下，根據實時環境判斷當前環境下的光伏板的輸出功率區間。采用本發明，可以大致得獲得某一時刻光伏系統的發電功率，并且避免了人力監控帶來的成本，同時整個系統的功率可以用于估算未加功率輸出反饋的其他光伏系統上。

本發明授權一種基于K最近鄰分類的光伏功率預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于K最近鄰分類的光伏功率預測方法，其特征在于，所述方法包含以下步驟： A、數據集獲取步驟： A-1、光伏板所在區域設置環境溫濕度傳感器，太陽光輻射檢測儀、傾斜角傳感器陀螺儀、環境污染傳感器、用于灰塵識別的攝像頭；傳感器每秒采集到的數據組合成一個環境數據單元； A-2、傳感器組實時獲取數據，并將數據傳送給物聯網網關設備； A-3、網關設備每隔1分鐘將A-1中每秒采集到的環境數據單元組成一個包發送給第三方云端服務器； A-4、云端服務器獲取云端的數據，將數據發送給數據分析微服務，組成基本數據集；基本數據集經過濾后得到輸入數據集； B、數據分析步驟： B-1、對A-4中的輸入數據集進行建模：以相應時間點的基本數據集作為輸入，以相應時間點的真實輸出功率作為輸出值，建立預測模型；所述預測模型的輸入是包含環境溫度、濕度、光照輻射、光伏傾斜角度、污染指數、灰塵指數在內的6項指標，并參考相應環境下的真實數據構成的預測模型； B-2、預測模型的類別隨著數據量的增加而增加，預測模型的輸入參數對應于A-1中所采集到的：溫度、濕度、輻射強度、光伏板傾斜角度、污染參數、灰塵參數； B-3、對B-2中采集到的數據進行一定規則的輸出區間劃分，劃分后的輸出區間包含最終預測結果的輸出區間，最終輸出功率按照一定規則在區間內進行計算，得到的計算值就是預測模型在該輸入參數下最終的功率預測結果；所述輸出區間的劃分是按照功率區間進行劃分的，類別歸屬后的輸出是按照類別中的平均功率來進行計算的； B-4、對B-3中輸出區間的劃分按照不同的步長選取不同的劃分區間，最終通過一定規則計算得到最優的劃分區間；所述劃分區間是按照不同輸入數據集自動獲取區間步長，并根據不同步長獲得到不同步長下的數據分布集合，以元素命中區間的個數的標準差為判斷依據，計算得到最優的劃分區間； C、結果處理： C-1、將當前系統要判斷的數據依次和B-4中的所有數據進行距離計算，獲取按照B-3劃分區域后的每個區域的前K個值； C-2、在C-1的基礎上，計算每個區域的前K個距離最小的值的平均值； C-3、C-2中計算得到的加權平均值，即為當前環境下，輸入數據集在該區間的預測輸出功率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。