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国家知识产权局信息显示，中国长江电力股份有限公司申请一项名为“基于SFOA优化的CNN-BiLSTM模型的光伏功率预测方法”的专利，公开号CN121073706A，申请日期为2025年8月。

专利摘要显示，本发明涉及基于SFOA优化的CNN-BiLSTM模型的光伏功率预测方法，包括：收集并构建光伏发电数据样本集，筛选特征数据，并划分典型光伏出力场景；使用经验模态分解方法将所述特征数据分解为本征模态分量和残差分量，并利用核主成分分析法对所述本征模态分量进行降维；构建用于预测光伏功率的CNN-BiLSTM模型，其输入为降维分量数据；采用海星优化算法SFOA求解得到CNN-BiLSTM模型的超参数，并训练模型；使用CNN-BiLSTM模型预测得到短期光伏功率。有效解决了传统方法在非线性非平稳数据处理、特征提取完整性、模型参数合理性等方面的缺陷，显著提升了短期光伏功率预测的精度与稳定性。

天眼查资料显示，中国长江电力股份有限公司，成立于2002年，位于北京市，是一家以从事电力、热力生产和供应业为主的企业。企业注册资本2446821.7716万人民币。通过天眼查大数据分析，中国长江电力股份有限公司共对外投资了46家企业，参与招投标项目5000次，财产线索方面有商标信息250条，专利信息5000条，此外企业还拥有行政许可438个。

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