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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司;中国电力科学研究院有限公司;中国华能集团有限公司能源咨询中心申请的专利一种基于小波分解的超短期风电功率预测方法及存储介质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：CN115186884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210749902.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于小波分解的超短期风电功率预测方法及存储介质是由张鑫;申旭辉;赵春阳;赵勇;李铮;赵良;汤海雁;高亚静;邱波;谢典;高雯曼;李媛媛;唐晓骏;李立新;周国鹏;罗红梅;张新宇;施悦;周素婷;朱劭璇;康俊杰;张恺;霍启迪;王子琪;陈长胜;谢岩;陈萌;李惠玲;陈湘;陈得治;王青设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波分解的超短期风电功率预测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于小波分解的超短期风电功率预测方法及存储介质，其中，所述方法包括：获取风电场在超短期风电功率待预测时刻对应的历史风电功率数据时间序列及所述风电场对应的历史气象数据时间序列；将历史风电功率数据时间序列进行小波分解，将各小波分量及气象数据时间序列输入预先建立的风电场发电功率超短期预测模型中，得到待预测时刻的各小波分量预测值；对所述各小波分量预测值进行小波重构，得到所述待预测时刻的超短期风电功率预测值。本发明提供的技术方案，先对风电功率数据时间序列进行小波分解，然后再将小波分量代入预先建立的风电场发电功率超短期预测模型，进而得到超短期风电功率预测值，提高了超短期风电功率预测的精度。

本发明授权一种基于小波分解的超短期风电功率预测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于小波分解的超短期风电功率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取风电场在超短期风电功率待预测时刻对应的历史风电功率数据时间序列及所述风电场对应的历史气象数据时间序列，其中，气象数据为与所述风电功率数据强相关的气象数据； 将所述历史风电功率数据时间序列进行小波分解，得到所述历史风电功率数据时间序列对应的各小波分量； 将所述各小波分量及历史气象数据时间序列输入预先建立的风电场发电功率超短期预测模型中，得到所述待预测时刻的各小波分量预测值； 对所述各小波分量预测值进行小波重构，得到所述待预测时刻的超短期风电功率预测值； 其中，所述风电场发电功率超短期预测模型的建立过程包括： 获取历史时段内风电场的风电功率数据时间序列及风速数据时间序列； 将所述风电功率数据时间序列及气象数据时间序列分别进行小波分解，得到所述风电功率数据时间序列的低频趋势分量与高频分量，及所述气象数据时间序列的低频趋势分量与高频分量； 将所述风电功率数据时间序列的低频趋势分量与高频分量，及所述气象数据时间序列的低频趋势分量与高频分量输入优化后的长短期记忆网络中，并采用权值共享的学习方式进行训练，得到训练好的风电场发电功率超短期预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司;中国电力科学研究院有限公司;中国华能集团有限公司能源咨询中心，其通讯地址为：102209 北京市昌平区北七家未来科技城华能人才创新创业基地实验楼A楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。