浙江运达风电股份有限公司彭鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江运达风电股份有限公司申请的专利一种风电场风力发电机组风速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：CN115034432B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210441115.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种风电场风力发电机组风速预测方法是由彭鹏;徐劲松;孙勇;游云汉;吴海列;金秋霞;葛颖奇设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种风电场风力发电机组风速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电场机组风速预测方法。针对现有风电场机组风速预测技术中存在的预测精度不高、不适用于大数据处理、建模过程复杂的问题；本发明包括以下步骤：步骤1、获取风电场各机组信息，对数据进行预处理；步骤2、基于图网络的空间特征提取；步骤3、基于门控循环单元神经网络的时间特征提取；步骤4、时空特征融合，实现风电场各风机风速的预测。优点是从风电场机组的空间分布特征以及风速数据的时间特征两方面结合考虑构建技术方案，提出了一种风电场机组风速预测方法，实现了对全场机组风速的有效预测。
本发明授权一种风电场风力发电机组风速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种风电场风力发电机组风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取风电场各机组信息，对数据进行预处理：收集风电场各机组地理位置信息、风速信息，对地理位置信息以及风速信息进行数据预处理； 步骤2、基于图网络的空间特征提取：基于风电场各机组地理位置信息构建图网络，通过图卷积操作进行风电场机组空间特征信息提取； 步骤3、基于门控循环单元神经网络的时间特征提取：基于风电场各机组风速信息，通过门控循环单元神经网络进行风电场机组风速信息的时间特征提取； 步骤4、时空特征融合，实现风电场各风机风速的预测：将风电场各机组空间特征与各机组风速时间特征进行特征融合处理，基于时空融合特征通过多层全连接层网络实现风电场各风机风速的预测。
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