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龙图腾网获悉北京华能新锐控制技术有限公司申请的专利风机的发电量峰谷自动调控系统及其调控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：CN115526736B 。

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：202210958246.4，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权风机的发电量峰谷自动调控系统及其调控方法是由杨政厚;岳红轩;陈卓;王真涛;杜洋;王爽设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本风机的发电量峰谷自动调控系统及其调控方法在说明书摘要公布了：本申请涉及风机智能调控的领域，其具体地公开了一种风机的发电量峰谷自动调控系统及其调控方法，其通过采用深度神经网络模型来分别挖掘出与电网连接的多个电用户在多个预定时间点的用电功率和风力发电机在所述多个预定时间点的转速值的隐含关联特征，以综合这两者的隐含特征来进行并入电网的输出功率调控。在此过程中，通过对特征沿着行方向进行分组，并对组内元素的重叠施加惩罚，可以通过计算符号化函数的距离式联合来促进特征矩阵的高维流形的节俭分解，以提高高维流形的维度单调性。这样，能够基于电网负载的全局状态对当前时间点的风机转速值进行调整，进而提高风电利用效率且能够减少并网波动。

本发明授权风机的发电量峰谷自动调控系统及其调控方法在权利要求书中公布了：1.一种风机的发电量峰谷自动调控系统，其特征在于，包括： 训练模块，包括： 训练数据采集单元，用于获取与电网连接的多个电用户在多个预定时间点的用电功率和风力发电机在所述多个预定时间点的转速值； 训练电用户数据结构化单元，用于将所述与电网连接的多个电用户在多个预定时间点的用电功率按照电用户样本维度和时间维度排列为用电功率输入矩阵； 训练电用户数据局部特征提取单元，用于将所述用电功率输入矩阵输入作为特征提取器的第一卷积神经网络以得到第一用电功率特征矩阵； 训练电用户数据全局特征提取单元，用于将所述第一用电功率特征矩阵输入非局部神经网络以得到第二用电功率特征矩阵； 特征融合单元，用于融合所述第一用电功率特征矩阵和所述第二用电功率特征矩阵以得到多尺度用电功率特征矩阵； 训练风机转速编码单元，用于将所述风力发电机在所述多个预定时间点的转速值通过包含一维卷积层的时序编码器以得到转速时序特征向量； 融合映射单元，用于将所述转速时序特征向量与所述多尺度用电功率特征矩阵进行矩阵相乘以得到分类特征向量； 分类损失单元，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类损失函数值； 节俭分解鼓励因数计算单元，用于计算所述多尺度用电功率特征矩阵的节俭分解鼓励因数，所述多尺度用电功率特征矩阵的节俭分解鼓励因数与所述多尺度用电功率特征矩阵中各个行向量中所有特征值的加和值与超参数之间的差值有关；以及 训练单元，用于以所述节俭分解鼓励因数和所述分类损失函数值的加权和作为损失函数值对所述第一卷积神经网络、非局部神经网络和所述时序编码器进行训练；以及 推断模块，包括： 监测数据采集单元，用于获取与电网连接的多个电用户在多个预定时间点的用电功率和风力发电机在所述多个预定时间点的转速值； 电用户数据结构化单元，用于将所述与电网连接的多个电用户在多个预定时间点的用电功率按照电用户样本维度和时间维度排列为用电功率输入矩阵； 第一电用户数据卷积编码单元，用于将所述用电功率输入矩阵输入经所述训练模块训练完成的所述作为特征提取器的第一卷积神经网络以得到第一用电功率特征矩阵； 第二电用户数据卷积编码单元，用于将所述第一用电功率特征矩阵输入经所述训练模块训练完成的所述非局部神经网络以得到第二用电功率特征矩阵； 多尺度特征融合单元，用于融合所述第一用电功率特征矩阵和所述第二用电功率特征矩阵以得到多尺度用电功率特征矩阵； 风机转速时序编码单元，用于将所述风力发电机在所述多个预定时间点的转速值通过经所述训练模块训练完成的所述包含一维卷积层的时序编码器以得到转速时序特征向量； 融合单元，用于将所述转速时序特征向量与所述多尺度用电功率特征矩阵进行矩阵相乘以得到分类特征向量；以及 发电量峰谷调控结果生成单元，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的转速值应增大或应减小； 其中，所述节俭分解鼓励因数计算单元，进一步用于：以如下公式计算所述多尺度用电功率特征矩阵的所述节俭分解鼓励因数； 其中，所述公式为： 其中表示所述多尺度用电功率特征矩阵中各个位置的特征值，表示向量的二 范数，为超参数。

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