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龍圖騰網獲悉貴州電網有限責任公司申請的專利基于時序注意力的中長期風功率概率化預測方法及系統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：CN120069231B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510526072.8，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于時序注意力的中長期風功率概率化預測方法及系統是由楊世平;龍家煥;王斌;羅晨;牟雪鵬;朱永清;王偉;劉恒;李震;胡江;范俊秋;趙寬祥;鐘天璇;甘潤東;劉興艷設計研發完成，并于2025-04-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時序注意力的中長期風功率概率化預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及風功率預測技術領域，公開了基于時序注意力的中長期風功率概率化預測方法及系統，方法包括：對風電場的氣象數據和風機功率數據進行預處理；在MAHT模塊中通過全局注意力、局部注意力和記憶單元獲取序列中的依賴特征，利用TCN模塊獲取序列中的時序特征，并通過交叉注意力模塊融合不同模塊之間的特征信息；基于融合的特征對中長期風功率進行概率化預測，得到初步預測結果；引入自適應指數平滑誤差訂正模塊對初步預測結果進行修正，得到最終預測結果。本發明充分利用不同特征提取模塊來提取序列特征，并引入概率化預測和誤差訂正，實現高精度的中長期風功率預測，確保電力系統的穩定和安全運行。

本發明授權基于時序注意力的中長期風功率概率化預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于時序注意力的中長期風功率概率化預測方法，其特征在于，包括： 獲取風電場的氣象數據和風機功率相關數據并進行預處理； 將所述預處理后的數據集分別輸入多注意力依賴關系計算模塊的編碼器和時序特征提取模塊中，得到具有局部和長期依賴的第一特征數據以及具有時序信息的第二特征數據； 所述具有局部和長期依賴的第一特征數據的獲取包括： 將原始時間序列劃分為多個局部窗口，每個窗口包含n個時間步，在每個窗口的內部計算自注意力，并將所有窗口的局部注意力表示按時間順序拼接，得到序列的局部注意力； 將原始時間序列作為全局注意力的輸入，在整個序列上計算自注意力，得到全局注意力； 引入記憶單元，利用注意力機制將輸入序列作為查詢，所述記憶單元作為鍵和值，通過計算注意力權重，從所述記憶單元中檢索出與當前輸入最相關的信息，并根據當前輸入通過門控結構動態更新所述記憶單元； 將所述局部注意力、全局注意力和記憶單元的輸出通過門控融合機制使用動態權重進行融合，將融合后的數據輸入到Transformer編碼器的前饋神經網絡中，輸出得到具有局部和長期依賴的第一特征數據； 所述具有時序信息的第二特征數據的獲取包括： 將所述預處理后的數據集輸入時序特征提取模塊中，經過第一層卷積和第二層卷積處理后，輸入Relu激活函數中； 通過下采樣操作將輸入通道數和輸出通道數進行通道匹配，并與輸入數據進行殘差連接，得到具有時序信息的第二特征數據； 將所述第一特征數據和所述第二特征數據輸入雙向交叉注意力模塊，通過計算注意力權重融合不同模塊提取的特征； 所述通過計算注意力權重融合不同模塊提取的特征包括： 將所述具有局部和長期依賴的第一特征數據作為查詢，所述具有時序信息的第二特征數據作為鍵和值，使用多頭注意力機制計算注意力權重，將注意力權重與值量向元素相乘，并對結果進行加權求和； 將所述具有時序信息的第二特征數據作為查詢，所述具有局部和長期依賴的第一特征數據作為鍵和值，使用多頭注意力機制計算注意力權重，將注意力權重與值量向元素相乘，并對結果進行加權求和； 將兩個加權求和得到的數據在特征維度上進行拼接，并使用全連接層將拼接好的特征映射到目標維度，通過殘差連接得到融合后的特征數據； 基于融合的特征對中長期風功率進行概率化預測，得到初步預測結果； 引入自適應指數平滑誤差訂正模塊對所述初步預測結果進行修正，得到中長期風功率概率化預測的最終結果； 所述引入自適應指數平滑誤差訂正模塊對所述初步預測結果進行修正，得到中長期風功率概率化預測的最終結果包括： 計算誤差序列并定義動態調整因子，根據誤差序列的變化動態調整平滑系數，誤差序列和動態調整因子如下式： Et＝wpdatat-pdt 其中,βt是動態調整因子，wpdatat與pdt分別代表t時刻的風功率真實值與模型初始預測結果，Et表示誤差序列，γ是一個調節參數，用于控制動態調整的靈敏度； 根據所述誤差序列的變化動態調整平滑系數； 根據所述動態調整因子計算改進指數平滑公式，并將平滑后的誤差序列輸入到模型中得到修正后的誤差序列，將所述修正后的誤差序列與預測序列相加得到中長期風功率概率化預測的最終結果，平滑后誤差序列和修正后誤差序列如下式： 其中，是平滑后的誤差序列，α是平滑系數，范圍是是修正后的誤差序列。

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