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龙图腾网获悉东北电力大学;国能智深控制技术有限公司申请的专利一种寒潮气象下风场-机组两级功率特性预测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：CN120320296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510381588.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种寒潮气象下风场-机组两级功率特性预测方法是由杨彦军;杨海朝;申艳杰;彭冬;李润庆;田畛;曹贺;张慧心;武英杰;文孝强;袁伟茹;祝国强;张秀宇设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种寒潮气象下风场-机组两级功率特性预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对寒潮气象条件下的风场‑机组两级功率特性预测方法。该方法包括：建立寒潮气象辨识模型，以实现对寒潮气象的精准识别；构建环境参数修正的风速‑功率特性曲线，并建立每个风机组的CFD仿真模型；接着结合流场特性和气象数据建立机组功率预测模型，并采用优化算法提高模型的准确性与鲁棒性；通过机器学习算法LightGBM构建风场整体功率预测模型，得出风场整体和机组的预测功率。本发明能够显著提高风电功率预测的精度和可靠性，减少因预测误差导致的风电场运行风险和电力系统的不稳定因素。其功能包括对风电机组在不同寒冷气象条件下的性能进行准确预测和评估，为风电场的优化运行和电力系统的稳定运行提供有力保障。

本发明授权一种寒潮气象下风场-机组两级功率特性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种寒潮气象下风场-机组两级功率特性预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:将获取的气象数据输入预先训练的寒潮气象辨识模型，得到寒潮气象以及所属的气象工况的预测结果，预测结果为寒潮气象时进行后续步骤； S2:基于数值天气预报获取环境参数，构建实际风电机组工作状态下经过环境参数修正的风速-功率特性曲线，同时利用油液检测系统实时获取风电机组的润滑油状态信息； S3:基于环境参数修正的风速-功率特性曲线，以风电机组布局信息、润滑油状态信息、风机实时运行参数和环境参数建立寒潮气象下每个风电机组的CFD仿真模型，以模拟寒潮气象下风电机组周围的流场特性，并通过CFD仿真获取风机运行时的流场变化； S4:构建机组功率特性预测模型，所述机组功率特性预测模型以不同气象工况下的气象数据和流场特性作为输入，以机组功率为输出； S5:基于所述机组功率特性预测模型预测得到初步预测功率；结合历史功率数据、环境参数以及润滑油状态信息，使用Transformer模型或MLP模型对所述初步预测功率进行修正以得到风电机组的机组预测功率； S6:使用机器学习LightGBM构建风场整体的功率预测模型，所述风场整体的功率预测模型以S5得到的机组预测功率、以及预先获取的风场数值天气预报数据、风场规划数据、地势地貌特征数据和风电场SCADA数据为输入，以风场整体的功率为输出； S7:采用Transformer模型，通过训练过程中自适应地调整风场整体的功率预测模型的模型参数，以得到修正后风场整体的预测功率。

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