哈尔滨工业大学;国网经济技术研究院有限公司;国家电网有限公司;国网新源控股有限公司;国网山西省电力公司;国网山西省电力公司电力科学研究院郭钰锋获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;国网经济技术研究院有限公司;国家电网有限公司;国网新源控股有限公司;国网山西省电力公司;国网山西省电力公司电力科学研究院申请的专利基于特征提取和深度学习的风电爬坡事件预测方法、系统、介质及设备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：CN119940615B 。
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：202510001589.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于特征提取和深度学习的风电爬坡事件预测方法、系统、介质及设备是由郭钰锋;许卓璠;吕学;田雪沁;王璞;杜奕林;徐伟;刘一飞;王磊;邹鹏;程雪婷设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征提取和深度学习的风电爬坡事件预测方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及数字电网与人工智能领域，公开了一种基于特征提取和深度学习的风电爬坡事件预测方法、系统、介质及设备，其包括：选择与风功率预测相关的历史气象数据，以及对应的历史风功率数据，将历史气象数据作为风功率预测特征，并与历史风功率数据构成风功率预测特征集；采用参数自适应旋转门算法，从特征集中提取风电爬坡事件，将历史数据处理为多种爬坡特征；将气象数据、历史风功率数据和所得的爬坡特征将作为预测模型的输入，通过卷积神经网络二次提取特征，得到特征图；将特征图输入至长短期记忆神经网络，获得预报的风电功率；将风电功率的预报结果，通过参数自适应旋转门算法提取出爬坡事件，获得风电爬坡事件的预测结果。
本发明授权基于特征提取和深度学习的风电爬坡事件预测方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于特征提取和深度学习的风电爬坡事件预测方法，其特征在于，包括： 选择与风功率预测相关的历史气象数据，以及对应的历史风功率数据，将历史气象数据作为风功率预测特征，并与历史风功率数据构成风功率预测特征集； 采用参数自适应旋转门算法，从特征集中提取风电爬坡事件，将历史数据处理为多种爬坡特征； 将气象数据、历史风功率数据和所得的爬坡特征将作为预测模型的输入，通过卷积神经网络二次提取特征，得到特征图； 将特征图输入至长短期记忆神经网络，获得预报的风电功率； 将风电功率的预报结果，通过参数自适应旋转门算法提取出爬坡事件，获得风电爬坡事件的预测结果。
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