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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利基于聯邦云模型的區域分布式發電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：CN116231635B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202310140867.6，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權基于聯邦云模型的區域分布式發電預測方法是由喻潔;鄢鵬陽設計研發完成，并于2023-02-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聯邦云模型的區域分布式發電預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于聯邦云模型的區域分布式發電預測方法，涉及電力數據預測技術領域，包括以下步驟：分區域構建分布式電源歷史數據特征集，分區域對分布式電源歷史數據特征集中的數據特征，采用云模型進行特征相似度篩選，采用多維云特征加權法對不同維度的特征集加權，篩選出與預測日特征集相似度最高的五天作為訓練集，后對訓練集內的數據特征利用LSTM長短期神經網絡進行預測，得到分布式電源出力預測值；總服務器發送聯邦訓練請求，各區域選擇是否響應聯邦訓練請求，響應區域將本地模型參數上傳到總服務器進行擬合，得到全局模型參數，將全局模型參數傳遞回各區域，各區域利用傳遞回的全局模型參數進行本地訓練，至獲得最終預測模型。

本發明授權基于聯邦云模型的區域分布式發電預測方法在權利要求書中公布了：1.基于聯邦云模型的區域分布式發電預測方法，其特征在于，方法包括以下步驟： 分區域構建分布式電源歷史數據特征集，分布式電源歷史數據特征集包括溫度、光照強度、濕度、時間和分布式電源出力的維度； 分區域對分布式電源歷史數據特征集中的數據特征，采用云模型進行特征相似度篩選，采用多維云特征加權法對不同維度的分布式電源歷史數據特征集進行加權，篩選出與當日的預測日特征集相似度最高的五天作為訓練集，后對篩選出的訓練集內的數據特征利用LSTM長短期神經網絡進行預測，得到分布式電源出力預測值； 篩選出與預測日特征集相似度最高的五天，在得到預測日不同數據特征的相似度之后，采用多維云特征加權法對不同維度的特征相似度進行加權，將最后得到的結果進行排序，篩選出總加權結果最高的五天作為訓練集； 所述多維云特征加權法的公式如下： sim總＝k1simC1i,C1j+k2simC2i,C2j+K3simC3i,C3j 其中sim總為最終加權相似度，simC1i,C1j為第i組和第j組模型溫度特征云模型相似度，simC2i,C2j為第i組和第j組模型光照強度特征云模型相似度，simC3i,C3j第i組和第j組模型濕度特征云模型相似度，k1,k2,k3分別為不同特征的加權系數，C1i,C2i,C3i分別為第i組數據的溫度、光照強度和濕度特征；將篩選后的所有結果總加權相似度sim總進行排序，選取總加權結果最高的五天作為訓練集； 根據得到的分布式電源出力預測值，總服務器發送聯邦訓練請求，各區域選擇是否響應聯邦訓練請求，響應區域將本地模型參數上傳到總服務器進行擬合，得到全局模型參數，總服務器再將全局模型參數傳遞回各區域，各區域利用傳遞回的全局模型參數進行本地訓練，至獲得最終預測模型。

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東南大學，其通訊地址為：210096 江蘇省南京市玄武區新街口街道四牌樓2號；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”。