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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)江西綜合能源服務(wù)有限公司申請(qǐng)的專利基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏出力階段辨識(shí)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119830054B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510309796.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/23213；該發(fā)明授權(quán)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏出力階段辨識(shí)方法及系統(tǒng)是由彭裕恒;陶賢亮;談歆;鐘志新;董會(huì);朱云鵬;黃佳新設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-17向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏出力階段辨識(shí)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏出力階段辨識(shí)方法及系統(tǒng)，該方法包括：根據(jù)日間時(shí)間段內(nèi)的凈負(fù)荷構(gòu)建每一用戶的特征矩陣；獲取第一歐式距離和第二歐式距離，以第一歐式距離與第二歐式距離之和最小化為目標(biāo)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，得到最小目標(biāo)值；根據(jù)最小目標(biāo)值對(duì)日間時(shí)間段內(nèi)的凈負(fù)荷進(jìn)行特征縮放，得到特征縮放后的凈負(fù)荷，并將特征縮放后的凈負(fù)荷輸入到改進(jìn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到單位矩陣，對(duì)單位矩陣進(jìn)行傅里葉操作，得到第一特征，并根據(jù)第一特征獲取光伏負(fù)荷辨識(shí)值，并根據(jù)光伏負(fù)荷預(yù)測(cè)值獲取光伏負(fù)荷實(shí)際值。本發(fā)明實(shí)施例能夠提高光伏出力階段辨識(shí)的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏出力階段辨識(shí)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏出力階段辨識(shí)方法，其特征在于，所述方法包括： 通過K-means聚類算法對(duì)用戶的光伏日常用電模式進(jìn)行分類，以確定光伏安裝的具體時(shí)間點(diǎn)或時(shí)段，并獲取用戶的歷史負(fù)荷情況，并根據(jù)所述歷史負(fù)荷情況獲取每一用戶在日間時(shí)間段和夜間時(shí)間段內(nèi)的凈負(fù)荷，并根據(jù)日間時(shí)間段內(nèi)的凈負(fù)荷構(gòu)建每一用戶的特征矩陣； 根據(jù)以下公式構(gòu)建特征矩陣： ； 其中，表示用戶i的特征矩陣，D表示日凈負(fù)荷樣本涵蓋的總天數(shù)，為特征權(quán)重因子，取值在0到1之間； 根據(jù)用戶i在日間時(shí)間段內(nèi)的凈負(fù)荷與用戶j在夜間時(shí)間段內(nèi)的凈負(fù)荷獲取第一歐式距離，根據(jù)用戶i在日間時(shí)間段內(nèi)的實(shí)際負(fù)荷與用戶j在夜間時(shí)間段內(nèi)的實(shí)際負(fù)荷獲取第二歐式距離，以第一歐式距離與第二歐式距離之和最小化為目標(biāo)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，得到最小目標(biāo)值； 根據(jù)以下公式獲取最小目標(biāo)值： ； 其中，表示目標(biāo)函數(shù)，表示最小目標(biāo)值，、分別表示第和種其余負(fù)荷量，、分別表示去除其余負(fù)荷量后的日間實(shí)際負(fù)荷和夜間實(shí)際負(fù)荷，表示用戶i去除其余負(fù)荷量后的日間實(shí)際負(fù)荷，表示用戶j去除其余負(fù)荷量后的夜間實(shí)際負(fù)荷，表示用戶i在日間時(shí)間段內(nèi)的凈負(fù)荷，表示用戶j在夜間時(shí)間段內(nèi)的凈負(fù)荷； 根據(jù)所述最小目標(biāo)值對(duì)日間時(shí)間段內(nèi)的凈負(fù)荷進(jìn)行特征縮放，得到特征縮放后的凈負(fù)荷，并將所述特征縮放后的凈負(fù)荷輸入到改進(jìn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到單位矩陣； 通過將凈負(fù)荷除以夜間凈負(fù)荷的平均值來實(shí)現(xiàn)其特征縮放： ； 其中，表示特征縮放后的凈負(fù)荷，表示夜間總的時(shí)間點(diǎn)數(shù)，表示夜間凈負(fù)荷的平均值，表示凈負(fù)荷日間時(shí)間段最小值，表示凈負(fù)荷日間時(shí)間段最大值； 根據(jù)以下公式得到單位矩陣： ； 其中，表示單位矩陣，T表示轉(zhuǎn)置，表示縮放特征矩陣； 對(duì)所述單位矩陣進(jìn)行傅里葉操作，得到第一特征，并根據(jù)所述第一特征獲取光伏負(fù)荷辨識(shí)值，并根據(jù)所述光伏負(fù)荷辨識(shí)值獲取光伏負(fù)荷實(shí)際值； 根據(jù)所述光伏負(fù)荷辨識(shí)值和光伏負(fù)荷實(shí)際值獲取辨識(shí)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

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