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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于WRF-CFD模拟和注意力机制架构模型的风功率预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119168416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411264240.2，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于WRF-CFD模拟和注意力机制架构模型的风功率预测方法是由李天;杨庆山;艾丽娟;胡伟成;李天昊;张兴鑫;李杭设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WRF-CFD模拟和注意力机制架构模型的风功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WRF‑CFD模拟和注意力机制架构模型的风功率预测方法，包括：1收集风电场的信息；2使用WRF模型预测输出；3建立CFD微尺度地形模型，并建立由测风塔的风速和风向到各风机功率的数据库；4建立RF‑VMD‑PCA模型并对气象要素数据进行特征前处理；5建立基于注意力机制架构的误差校正模型，对2中的气象要素数据进行修正；6利用5修正后的测风塔的风速和WRF模型预测的风向数据，结合3得到的CFD的数据库对风电场功率进行预测；7对预测结果进行性能评价。本方案通过利用中微尺度耦合方法和注意力机制架构的风速误差校正模型，能够显著提高风功率预测的准确性，从而为电网整合、电力调度和调节提供更可靠的支持。

本发明授权一种基于WRF-CFD模拟和注意力机制架构模型的风功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WRF-CFD模拟和注意力机制架构模型的风功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1收集风电场的信息，风电场的信息包括风速、风向、风机功率、地形数据； 步骤2使用WRF天气研究与预报模型针对风电场的目标位置进行风电场气象要素数据的预测输出； 步骤3根据风电场目标位置的地形数据、测风塔和各风机的位置信息，建立风电场目标位置的CFD微尺度地形模型，并进行16个风向的CFD风场模拟，同时结合各风机功率曲线建立由测风塔的风速和风向到各风机功率的数据库； 步骤4建立RF-VMD-PCA模型，利用RF-VMD-PCA模型对步骤2中预测的气象要素数据进行特征前处理； 步骤4中包括以下步骤： 步骤4.1使用随机森林算法从WRF天气研究与预报模型预测的气象要素数据中筛选出与历史实测风速密切相关的气象要素数据作为输入气象要素数据； 步骤4.2使用变分模态分解算法对输入气象要素数据中的风速误差进行分解，以得到预测误差子序列； 步骤4.2中包括以下步骤： 步骤4.2.1利用VMD约束变分模型，通过建立和求解变分问题以自适应地确定相关频率尺度并估计相应的模态函数，VMD约束变分模型如下： 式中：k为分解后的模态总数，f为原始信号，uk＝{u1,u2,…,uk}为各模态函数，ωk＝{ω1,ω2,…,ωk}为各模态中心频率，为对时间t的偏微分，δt为狄拉克δ函数，通常在0时刻取值为1，其他时刻为0，j为虚数单位，t为时间；ukt为第k个模态函数随时间t的变化，s为约束条件； 引入了增广Lagrangian函数进行约束最优化： 式中：α为罚参数，λ为拉格朗日乘子，ft为原始信号，λt为拉格朗日乘子，用于引入约束条件； 步骤4.2.2使用乘数的交替方向方法更新模态函数uk、中心频率ωk和拉格朗日乘子λ： 式中：τ为容噪声率，ω为频率，为第k个模态函数在第n+1次迭代中对频率ω的估计，fω为原始信号的频率域，为第i个模态函数在第n+1次迭代中对频率ω的估计，为第n次迭代中对频率ω的拉格朗日乘子的估计，为第k个模态函数中心频率在第n+1次迭代的更新，为原始信号频率域中的信号成分； 步骤4.2.3重复步骤4.2.2，直到模态函数uk、中心频率ωk和拉格朗日乘子λ精度满足设定条件时停止更新，以实现变分模态分解算法对WRF天气研究与预报模型预测的风速误差的分解； 式中：ε是收敛准则的容差； 步骤4.2.4分解得到12个预测误差子序列； 步骤4.3利用主成分分析方法提取预测误差子序列的主成分，丰富预测序列的特征，完成对气象要素数据的特征前处理； 步骤5建立基于注意力机制架构的误差校正模型，使用步骤4进行特征前处理后的气象要素数据作为误差校正模型的输入，以对步骤2中的预测的气象要素数据进行修正； 步骤6利用步骤5修正后的测风塔的风速和WRF模型预测的风向数据，结合步骤3得到的CFD的数据库对风电场功率进行预测； 步骤7对修正后的测风塔风速和风电场功率的预测结果进行性能评价。

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