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龍圖騰網(wǎng)獲悉國網(wǎng)吉林省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;華北電力大學(xué);吉林省長春電力勘測設(shè)計(jì)院有限公司申請的專利一種多尺度風(fēng)功率時(shí)間序列預(yù)測方法獲國家發(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：CN115600501B 。

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?zhí)?專利號(hào)為：202211366938.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種多尺度風(fēng)功率時(shí)間序列預(yù)測方法是由時(shí)雨;高雪峰;李昊;王鑫紅;劉元琦;宋磊;于溫方;呂長會(huì);姜明磊;王鼎衡;姚憶雯;張圓美;王冬;邢文洋;佘新;許儒航;羅歡設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-01向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多尺度風(fēng)功率時(shí)間序列預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了屬于電力工程技術(shù)領(lǐng)域的一種多尺度風(fēng)功率時(shí)間序列預(yù)測方法。該方法包括步驟S1：對(duì)風(fēng)功率、風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的每一個(gè)特征維度進(jìn)行均值和方差歸一化處理；步驟S2：將步驟S1處理后的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型；步驟S3：利用損失函數(shù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型；步驟S4：對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的多尺度輸出進(jìn)行歸一化還原。本發(fā)明能夠控制多個(gè)尺度之間的誤差傳遞，減弱了誤差疊加的效應(yīng)，使多個(gè)尺度疊加給預(yù)測誤差帶來的正面效應(yīng)超過負(fù)面效應(yīng)。

本發(fā)明授權(quán)一種多尺度風(fēng)功率時(shí)間序列預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多尺度風(fēng)功率時(shí)間序列預(yù)測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 步驟S1：對(duì)風(fēng)功率、風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的每一個(gè)特征維度進(jìn)行均值和方差歸一化處理； 步驟S2：將步驟S1處理后的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型； 所述步驟S2中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型基于Transformer模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具體如下： 模型輸入先經(jīng)過Transformer模型，得到微尺度的輸出中尺度的輸入由微尺度的輸出y1和噪聲組成，再經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到中尺度的輸出大尺度的輸入由中尺度的輸出y2和噪聲組成，再經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到大尺度的輸出 所述Transformer模型的結(jié)構(gòu)包括多個(gè)編碼器和解碼器，且每個(gè)編碼器和解碼器都采取自注意力機(jī)制和多頭注意力機(jī)制； 步驟S3：利用損失函數(shù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型； 步驟S4：對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的多尺度輸出進(jìn)行歸一化還原。

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