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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利三维风场预测方法、装置、电子设备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：CN119539193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411702868.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权三维风场预测方法、装置、电子设备及存储介质是由刘磊;李斌;牛帅旗设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维风场预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种三维风场预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及风场预测领域，该三维风场预测方法包括：获取第一数据信息和第二数据信息；对第二数据信息中的数据进行差分处理，得到第一差分数据信息；对第一数据信息和第一差分数据信息进行特征提取、交叉注意力计算、匹配筛选以及拼接融合，得到隐空间下的目标向量；获取第一大气场数据，将第一大气场数据和目标向量输入目标解码器，以进行训练学习和空间转换，并得到三维风场预测信息。本申请有效关注了三维风场基于时序的变化特征，还联合预设气象大模型预测第一大气场数据，对第一大气场数据和目标向量进行综合分析学习，进而输出准确的三维风场预测信息，且能够进行大规模预报。

本发明授权三维风场预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种三维风场预测方法，其特征在于，包括： 获取表征三维风场特征且对应不同历史时刻的第一数据信息和第二数据信息； 基于所述第二数据信息对应的时序，逐次对所述第二数据信息中的数据进行差分处理，得到表征三维风场变化状态的第一差分数据信息； 分别基于预训练得到的第一编码器和第二编码器对所述第一数据信息和所述第一差分数据信息进行特征提取、交叉注意力计算、匹配筛选以及拼接融合，得到隐空间下的目标向量； 获取预设气象大模型预测的第一大气场数据，将所述第一大气场数据和所述目标向量输入目标解码器，以进行训练学习和空间转换，并得到对应未来时刻的三维风场预测信息； 所述第一数据信息对应不同历史时刻且包括第一卫星图像数据、第一ERA5再分析数据和第一风场数据；所述第一差分数据信息对应不同历史时刻，且包括基于时序差分处理后的第二卫星图像数据、第二ERA5再分析数据和第二风场数据； 所述分别基于预训练得到的第一编码器和第二编码器对所述第一数据信息和所述第一差分数据信息进行特征提取、交叉注意力计算、匹配筛选以及拼接融合，得到隐空间下的目标向量，包括： 基于预训练得到的第一编码器和预筛选得到的第一离散码本，通过预设的第一目标分析策略，对所述第一卫星图像数据、所述第一ERA5再分析数据和所述第一风场数据进行处理，得到量化的第一隐空间特征向量； 基于预训练得到的第二编码器和预筛选得到的第二离散码本，通过所述第一目标分析策略，对所述第二卫星图像数据、所述第二ERA5再分析数据和所述第二风场数据进行处理，得到量化的第二隐空间特征向量； 对所述第一隐空间特征向量和所述第二隐空间特征向量进行拼接融合，生成隐空间下的目标向量； 所述基于预训练得到的第一编码器和预筛选得到的第一离散码本，通过预设的第一目标分析策略，对所述第一卫星图像数据、所述第一ERA5再分析数据和所述第一风场数据进行处理，得到量化的第一隐空间特征向量，包括： 将所述第一风场数据输入预训练得到的第一编码器，以生成对应隐空间下表示的第一目标风场数据； 通过特征图金字塔网络FPN对所述第一卫星图像数据和所述第一ERA5再分析数据进行特征提取，得到第一多尺度空间特征信息； 对所述第一多尺度空间特征信息和所述第一目标风场数据进行交叉注意力计算，生成第一初始向量； 将所述第一初始向量与所述第一离散码本进行匹配，得到量化后的第一隐空间特征向量。

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