根據國務院關于印發實施《中華人民共和國促進科技成果轉化法》若干規定的通知（國發〔2016〕16號）和我校《關于職務發明知識產權歸屬和利益分享制度試點辦法》（西南石大科〔2017〕2號)等有關文件要求，現將“領域知識約束下深度特征融合的光伏發電功率預測方法”和“?概率編譯碼架構下光伏組件清潔周期預測方法”兩件專利擬許可進行公示，任何單位或個人若有異議，應當在公示時間內以真實身份書面向我單位提出。

1.成果基本信息

   專利一：

專利類型：發明專利

專利名稱：?領域知識約束下深度特征融合的光伏發電功率預測方法

專 利 號：?ZL 2024 1 0045987.2

申請日期：?2024年01月12日

授權日期：?2024年04月09日

專利權人：西南石油大學

發 明 人：?劉麗艷;彭貴秀;汪敏;徐望塵;毛云飛;馮露萱

成果簡介：本發明涉及光伏功率預測領域，公開了領域知識約束下深度特征融合的光伏發電功率預測方法。通過收集與光伏發電相關的歷史數據，進行原理分析優選光伏發電領域知識，利用滑動窗口特征擴增機制對原始數據進行特征擴增，構建并行特征提取網絡捕獲其短期和長期依賴關系。然后，使用特征交互和特征交叉融合模塊有效地融合局部和全局信息。最后，將領域知識引入預測模型中，利用理論知識指導模型訓練，這一舉措在一定程度上提高了模型的物理可解釋性和準確性，很好地解決了功率預測不準確和不合理問題。

   專利二：

專利類型：發明專利

專利名稱：?概率編譯碼架構下光伏組件清潔周期預測方法

專 利 號：? ?ZL 2023 1 1404189.6

申請日期：2023年10月27日

授權日期：??2024年01月23日

專利權人：西南石油大學

發 明 人：? ?劉麗艷;馮露萱;汪敏;胡云華;彭貴秀

成果簡介：本發明涉及人工智能領域，公開了概率編譯碼架構下光伏組件清潔周期預測方法，通過采集太陽輻照度、發電功率、發電效率、容量因子等時序歷史數據，基于采集到的數據構建光伏頻域學習模塊和光伏頻域注意力模塊，利用光伏周期-趨勢分解模塊將序列分解為周期項和趨勢項，模擬未來光伏序列的概率分布。最后，將數據通過編碼器層進行前向傳播，通過層歸一化返回最終的光伏組件清潔周期預測結果。本發明為光伏組件清潔周期預測提供了一種新的有效方法，該方法結合了時間序列的長期預測，很好地解決了概率分布問題和長期依賴關系。

2.轉化方式：許可

3.定價方式：協議定價

3.轉化價格：50萬元

4.被許可人：成都天諧科技有限公司

公 示 期：2024年7月29日至2024年8月12日

聯 系 人：吉老師

聯系電話：028-83032096