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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利面向电力系统风电功率预测的预报风速高精度订正方法及系统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：CN120525133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511015839.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权面向电力系统风电功率预测的预报风速高精度订正方法及系统是由万灿;岳晨昕;陈峰;何志强;徐天宇;马辉;崔晖;徐卓;陈大玮;张开铭;李彪设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向电力系统风电功率预测的预报风速高精度订正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向电力系统风电功率预测的预报风速高精度订正方法及系统，属新能源预测领域。该方法首先基于WRF模式和ARW动力求解器，以风电场位置为区域中心选定三层嵌套结构和物理过程参数化方案，结合静态地形和全球气象预报数据，实现高分辨率的短期风速预报；然后，通过修改边界层参数以及引入数据同化技术形成多种差异化方案，获得同一时段内的多个降尺度预报结果；接着，基于所述预报结果和对应时刻场站的风速观测数据，分别采用多种类型不同的改进型人工智能模型实现预报风速的订正；最后以自适应加权组合多种改进模型，获得最终的风速预报结果。通过对地形、观测数据和全球气象预报数据信息的充分挖掘，有效提高了风速预报数据的精度。

本发明授权面向电力系统风电功率预测的预报风速高精度订正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向电力系统风电功率预测的预报风速高精度订正方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于WRF模式，在ARW动力学求解器框架下，以待预测风电场的经纬度位置为区域中心选定三层嵌套结构和垂直层数，结合风电场所处的地形位置选择物理过程参数化方案以尽可能降低预报偏差； 步骤2：基于静态地形数据以及全球预报系统GFS气象数据资料，设置预报时间、步长运行参数，并形成WRF动力降尺度模型实现24~72小时的WRF动力降尺度预报，针对电力系统风电功率预测的应用需求提取风速； 步骤3：基于步骤2中搭建的WRF动力降尺度模型，修改边界层参数化方案，同时修改近地面层方案与之匹配，此外，引入四维数据同化FDDA技术，从而形成多种差异化参数化方案，在每种差异化参数化方案下进行预报，最终获得同一时间段内多个不同的风速预报结果； 步骤4：将步骤3中得到的同一时间段内多个风速预报结果作为订正模型输入，以场站风机轮毂高度处的对应时刻风速观测数据为目标，训练多个类型不同的人工智能模型，并基于风速数据特点对不同人工智能模型进行不同改进，得到多个风速预报订正模型； 步骤5：统计步骤4中不同风速预报订正模型在验证集上风速预报结果的平均绝对误差和均方根误差，基于误差结果采用集成学习策略自适应地为不同订正模型赋予不同的权重，通过加权组合多个订正模型的方式，获得最终的风速预报结果。

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