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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)湖南省電力有限公司電力科學(xué)研究院;國網(wǎng)湖南省電力有限公司;國家電網(wǎng)有限公司申請的專利風(fēng)電功率的預(yù)測方法、處理器、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116316564B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12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?zhí)?專利號為：202310152432.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/00；該發(fā)明授權(quán)風(fēng)電功率的預(yù)測方法、處理器、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)是由郝露茜;王玎;王小源;劉琳;黃肇;孫杰懿;劉白楊;唐杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-02-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本風(fēng)電功率的預(yù)測方法、處理器、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種風(fēng)電功率的預(yù)測方法、處理器、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取風(fēng)電場在歷史年份的歷史氣象數(shù)據(jù)和與歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)；確定歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)中的最大值所對應(yīng)的第一時(shí)間和最小值所對應(yīng)的第二時(shí)間；將第一時(shí)間前的極小值風(fēng)速數(shù)據(jù)所對應(yīng)的時(shí)間作為第一節(jié)點(diǎn)，將第二時(shí)間后的極大值風(fēng)速數(shù)據(jù)所對應(yīng)的時(shí)間作為第二節(jié)點(diǎn)；將歷史年份的春夏交替的時(shí)間點(diǎn)以及夏秋交替時(shí)間點(diǎn)分別作為第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)；根據(jù)上述節(jié)點(diǎn)所對應(yīng)的時(shí)間將歷史年份劃分為四個(gè)季度；訓(xùn)練得到每個(gè)季度的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將風(fēng)電場在目標(biāo)時(shí)刻的氣象數(shù)據(jù)導(dǎo)入至與目標(biāo)時(shí)刻對應(yīng)季度的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以得到風(fēng)電場在目標(biāo)時(shí)刻的預(yù)測風(fēng)電功率。

本發(fā)明授權(quán)風(fēng)電功率的預(yù)測方法、處理器、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種風(fēng)電功率的預(yù)測方法，其特征在于，所述預(yù)測方法包括： 獲取風(fēng)電場在歷史年份的歷史氣象數(shù)據(jù)和與所述歷史氣象數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)，其中，所述歷史氣象數(shù)據(jù)包括歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)； 確定所述歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)中的風(fēng)速最大值所對應(yīng)的第一時(shí)間和風(fēng)速最小值所對應(yīng)的第二時(shí)間； 將所述第一時(shí)間前的極小值風(fēng)速數(shù)據(jù)所對應(yīng)的時(shí)間作為第一節(jié)點(diǎn)，以及將所述第二時(shí)間后的極大值風(fēng)速數(shù)據(jù)所對應(yīng)的時(shí)間作為第二節(jié)點(diǎn)； 將所述歷史年份的春夏季節(jié)交替的時(shí)間點(diǎn)作為第三節(jié)點(diǎn)，以及將所述歷史年份的夏秋季節(jié)交替的時(shí)間點(diǎn)作為第四節(jié)點(diǎn)； 根據(jù)所述第一節(jié)點(diǎn)、所述第二節(jié)點(diǎn)、所述第三節(jié)點(diǎn)以及所述第四節(jié)點(diǎn)所對應(yīng)的時(shí)間將所述歷史年份劃分為四個(gè)季度； 將所述歷史氣象數(shù)據(jù)和所述歷史風(fēng)電功率數(shù)據(jù)按照所述四個(gè)季度分為四個(gè)數(shù)據(jù)集； 將每個(gè)數(shù)據(jù)集導(dǎo)入LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以得到與每個(gè)季度對應(yīng)的所述LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 將所述風(fēng)電場在目標(biāo)時(shí)刻的氣象數(shù)據(jù)導(dǎo)入至與所述目標(biāo)時(shí)刻對應(yīng)季度的所述LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以得到所述風(fēng)電場在所述目標(biāo)時(shí)刻的預(yù)測風(fēng)電功率。

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