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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;华北电力大学申请的专利一种风电功率爬坡事件的预测方法、装置、设备及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：CN118964929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410979843.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种风电功率爬坡事件的预测方法、装置、设备及介质是由霍雪松;戴强晟;阎洁;宋伟业;韩爽设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电功率爬坡事件的预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种风电功率爬坡事件的预测方法、装置、设备及介质。包括：获取海上风电场的风速信息以及功率信息；将所述风速信息以及所述功率信息输入至预设爬坡事件预测模型，获取所述预设爬坡事件预测模型输出的爬坡事件的属性信息；所述预设爬坡事件预测模型包括编码子模型、注意力机制子模型和多个并列的解码子模型，其中，所述编码子模型的输出端与所述注意力机制子模型的输入端相连；所述注意力机制子模型的输出端分别与每个解码子模型的输入端相连，不同解码子模型用于输出所述爬坡事件不同类型的属性信息。本方案可以准确地获得爬坡事件的属性信息，提高了海上风电功率爬坡事件的预测精度，进而保障了电力系统安全稳定的运行。

本发明授权一种风电功率爬坡事件的预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种风电功率爬坡事件的预测方法，其特征在于，包括： 获取海上风电场的风速信息以及功率信息； 将所述风速信息以及所述功率信息输入至预设爬坡事件预测模型，获取所述预设爬坡事件预测模型输出的爬坡事件的属性信息，所述属性信息包括爬坡事件类别，所述属性信息还包括爬坡事件发生时的初始功率、开始时间、爬坡幅度、爬坡方向和持续时间中的至少一项；所述预设爬坡事件预测模型包括编码子模型、注意力机制子模型和多个并列的解码子模型，其中，所述编码子模型的输出端与所述注意力机制子模型的输入端相连；所述注意力机制子模型的输出端分别与每个解码子模型的输入端相连，不同解码子模型用于输出所述爬坡事件不同类型的属性信息； 在所述获取海上风电场的风速信息以及功率信息之前，还包括： 采集所述海上风电场的功率序列样本； 采用变分模态分解方法对所述功率序列样本进行分解，获得由高频率到低频率排列的多个功率分量； 基于所述多个功率分量构建爬坡事件样本集；其中，所述爬坡事件样本集包括历史风速样本和历史功率样本，以及所述历史风速样本和历史功率样本所对应真实爬坡事件的属性信息样本； 基于所述爬坡事件样本集训练所述预设爬坡事件预测模型； 所述将所述风速信息以及所述功率信息输入至预设爬坡事件预测模型，获取所述预设爬坡事件预测模型输出的爬坡事件的属性信息，包括： 将多个海上风电场的风速信息以及功率信息输入到编码子模型，获得所述风速信息以及所述功率信息所对应的编码信息；将所述编码信息输入到注意力机制子模型，获得爬坡事件的特征信息；将所述爬坡事件的特征信息输入到多个并列的解码子模型，分别获得爬坡事件类别、爬坡事件发生时的初始功率、开始时间、爬坡幅度、爬坡方向和持续时间。

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