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龙图腾网获悉新疆能源(集团)哈密清洁能源有限责任公司申请的专利一种新能源功率预测优化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：CN119275829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411425207.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种新能源功率预测优化系统是由李鹏;王东;黄超;王兴杰;徐炜哲设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新能源功率预测优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种新能源功率预测优化系统，属于新能源电力技术领域，包括信息获取模块、环境信息数据采集模块、LSTM网络融合分析模块、关联分析模块、动态监测模块、监测终端；其中，通过LSTM网络构建新能源风力发电的功率预测模型，生成风力发电的功率预测数据，并结合关联分析模块生成风力发电的功率关联预测数据后进行动态决策，生成风力发电功率预测优化的结果数据并可视化呈现，本发明能够更加精准地预测当前环境下的功率数据，可为风力发电企业将能够实现更加智能化和自动化的运营管理，提升发电效率，优化资源配置，并确保发电过程的安全性和稳定性。

本发明授权一种新能源功率预测优化系统在权利要求书中公布了：1.一种新能源功率预测优化系统，其特征在于，包括： 信息获取模块10，用于获取风力发电机组所处的区域位置，以及所述区域位置中风力发电机组的发电功率数据； 环境信息数据采集模块20，用于采集所述区域位置中风力发电机组相应的环境信息数据，所述环境信息数据包括风速、风向以及环境温湿度； LSTM网络融合分析模块30，用于响应所述信息获取模块的风力发电机组的发电功率数据和环境信息数据采集模块的环境信息数据，将所述发电功率数据和环境信息数据的数据集划分训练集、验证集和测试集，通过LSTM网络构建新能源风力发电的功率预测模型，并确定所述新能源风力发电的功率预测模型的损失函数，根据损失函数对所述新能源风力发电的功率预测模型进行优化后，生成风力发电的功率预测数据；所述融合分析模块包括划分单元、分析单元以及优化单元； 所述划分单元根据所述发电功率数据和环境信息数据，提取所匹配所述发电功率数据和环境信息数据的变化特征，并通过划分单元将变化特征按照一级变化特征、二级变化特征和三级变化特征阶梯式划分，其中变化特征等级和发电功率变化特征呈正相关； 所述分析单元基于LSTM网络架构中的层级分析对不同等级变化特征下风速和风向的关联变化特征进行分析，同时分析所述关联变化特征对风力发电机组发电功率数据的变化概率，并基于所述风力发电机组发电功率数据的变化概率计算出不同等级变化特征情况下风力发电机组发电功率变化值； 所述优化单元响应所述风力发电机组发电功率变化值，并通过损失函数对所述新能源风力发电的功率预测模型进行优化后，生成相应的风力发电的功率预测数据； 关联分析模块40，用于将当前所述风力发电的功率预测数据与历史发电的功率预测数据进行关联，具体地通过确定历史发电的功率预测数据中最大发电功率数据和历史最小发电功率数据发生次数最多月份，以及与所述月份相匹配的环境信息数据的变化趋势进行整合后的关联分析，以获取风力发电机组在环境信息数据的不同变化趋势情况下的发电功率变化特征数据，所述融合分析模块响应所述发电功率变化特征数据，生成风力发电的功率关联预测数据； 动态监测模块50，用于响应所述风力发电的功率关联预测数据与所述风力发电的功率预测数据，并基于历史发电的功率预测数据以及环境信息数据，在动态监测的同时对所述风力发电的功率关联预测数据与所述风力发电的功率预测数据进行动态决策，生成风力发电功率预测优化的结果数据并可视化呈现； 监测终端60，用于记录与风力发电机组所匹配的通信基站，并接收预设风力发电机组所处区域上传的现场数据，同时进行后台数据更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新疆能源(集团)哈密清洁能源有限责任公司，其通讯地址为：839000 新疆维吾尔自治区哈密市伊州区韩林璐17号能源大厦12楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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