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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种风速预测方法、系统、装置与存储介质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：CN120044640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510196262.8，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种风速预测方法、系统、装置与存储介质是由宋贵霆;蔡泽涵设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风速预测方法、系统、装置与存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种风速预测方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：获取风机机头的第一历史观测风速数据集合以及第二历史观测风速数据集合；基于背景场数据以及第一历史观测风速数据集合，确定背景场下风机机头的当前日的第一预测数据，以及基于背景场数据以及第二历史观测风速数据集合，确定背景场下风机机头的当前日以后的第二预测数据；将第一预测数据以及第二历史观测风速数据集合输入卷积神经网络，得到第三预测数据；根据第二预测数据以及第三预测数据，调整卷积神经网络的参数，得到训练好的卷积神经网络；将预测日以前的风机机头观测风速输入训练好的卷积神经网络，得到目标风速。本申请可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权一种风速预测方法、系统、装置与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取风机机头的第一历史观测风速数据集合以及第二历史观测风速数据集合；其中所述第一历史观测风速数据集合为风机机头当前日以前的历史观测风速数据的集合；所述第二历史观测风速数据集合为风机机头当前日以前风速数据以及当前日的风速数据的集合； 基于背景场数据以及所述第一历史观测风速数据集合，确定背景场下风机机头的当前日的第一预测数据，以及基于背景场数据以及所述第二历史观测风速数据集合，确定背景场下风机机头的当前日以后的第二预测数据； 将所述第一预测数据以及所述第二历史观测风速数据集合输入卷积神经网络，得到当前日以后的第三预测数据； 根据所述第二预测数据以及所述第三预测数据，调整所述卷积神经网络的参数，得到训练好的卷积神经网络； 将预测日以前的风机机头观测风速输入训练好的所述卷积神经网络，得到预测日的目标风速； 所述基于背景场数据以及所述第一历史观测风速数据集合，确定背景场下风机机头的当前日的第一预测数据，具体包括： 配置天气研究与预报模型的配置参数并将背景场数据以及物理边界条件发送至天气研究与预报模型，得到模拟模型； 运行所述模拟模型并向所述模拟模型输入所述第一历史观测风速数据集合，以使所述模拟模型基于3DVAR和或者4DVAR算法，得到所述第一预测数据； 所述基于背景场数据以及所述第二历史观测风速数据集合，确定背景场下风机机头的当前日以后的第二预测数据，具体包括： 配置天气研究与预报模型的配置参数并将背景场数据以及物理边界条件发送至天气研究与预报模型，得到模拟模型； 运行所述模拟模型并向所述模拟模型输入所述第二历史观测风速数据集合，得到所述第二预测数据。

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