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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于改进型物理信息神经网络的风电场尾流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：CN119467209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411601312.8，技术领域涉及：F03D7/04；该发明授权基于改进型物理信息神经网络的风电场尾流预测方法是由王磊;宋俊勇;信志强;王浩设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进型物理信息神经网络的风电场尾流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进型物理信息神经网络的风电场尾流预测方法，构建融合激光测风雷达模块、二维Navier‑Stokes方程和致动盘模型的基础型物理信息神经网络；对基础型物理信息神经网络采用余弦退火算法和动态损失函数权重，并引入逐步时间节省策略进行训练构建改进型物理信息神经网络；基于激光测风雷达稀疏测量点的视向风速数据构建训练数据集，对改进型物理信息神经网络进行训练，得到风电场尾流预测模型；输入空间位置数据和时间数据，得到预测的风电场尾流风速和空气压力。本发明中改进型物理信息神经网络将测量数据与物理规律进行结合，并通过采用精度提升策略和逐步时间节省策略，实现对整个风电场尾流的准确与高效预测。

本发明授权基于改进型物理信息神经网络的风电场尾流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型物理信息神经网络的风电场尾流预测方法，其特征在于，构建风电场尾流预测模型，风电场尾流预测模型的输入数据包括空间位置数据和时间数据，风电场尾流预测模型的输出数据为风电场尾流风速；所述风电场尾流预测模型包括改进型物理信息神经网络，并融合激光测风雷达模块、二维Navier-Stokes方程和致动盘模型，激光测风雷达模块结合激光测风雷达稀疏测量数据，二维Navier-Stokes方程和致动盘模型作为物理规律约束；具体方法如下： 步骤1、对于构建的基础型物理信息神经网络，采用余弦退火算法、动态损失函数权重策略来融合激光测风雷达模块、二维Navier-Stokes方程和致动盘模型，构建改进型物理信息神经网络； 步骤2、构建训练数据集并引入逐步时间节省策略对步骤1所得改进型物理信息神经网络进行训练，得到风电场尾流预测模型，训练过程中激光测风雷达模块预测计算视向风速uLoS；训练数据集包括激光测风雷达稀疏测量点的视向风速数据； 步骤3、向训练好的风电场尾流预测模型输入空间位置数据和时间数据，即输入时空坐标x,y,t，得到预测的风电场尾流的流向风速u、展向风速v和空气压力p。

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