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龙图腾网获悉北京象心力科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的风电场风速预测修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：CN120562302B 。

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：202510739826.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的风电场风速预测修正方法及系统是由林建设设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的风电场风速预测修正方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及风电场技术领域，特别是涉及一种基于机器学习的风电场风速预测修正方法及系统。包括：基于历史监测数据生成多个扰动指标和风速‑功率关联曲线；根据风速‑功率关联曲线设定多个风速区段，并根据全部扰动指标和全部风速区段构建风速修正模型；根据风速预测模型生成初始风速曲线，并根据风速修正模型和初始风速曲线设定风速修正策略；根据风速和功率之间的非线性关系，构建多个风速区段，并基于机器学习技术判断各个扰动指标在不同风速区段的影响度，从而构建各个风速区段对应的风速修正模型，提高对于预测风速曲线的修正效率，从而保证风电场的运行效率。

本发明授权一种基于机器学习的风电场风速预测修正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的风电场风速预测修正方法，其特征在于，包括： 基于历史监测数据生成多个扰动指标和风速-功率关联曲线； 根据风速-功率关联曲线设定多个风速区段，并根据全部扰动指标和全部风速区段构建风速修正模型； 根据风速预测模型生成初始风速曲线，并根据风速修正模型和初始风速曲线设定风速修正策略； 其中，设定多个风速区段时，包括： 建立风速区段数列，其中，为第个风速区段；为风速区段数量； 所述构建风速修正模型时，包括： 根据风速区段数列A依次设定为目标风速区段； 根据历史监测数据生成目标风速区段的训练数据包； 基于全部训练数据包筛选目标风速区段的一级扰动指标； 建立目标风速区段的一级扰动指标数列B，,其中，为第i个目标风速区段第i个一级扰动指标；m为目标风速区段的一级扰动指标数量； 设定各个扰动指标的影响因子； 根据一级扰动指标数B构建目标风速区段的修正子模型； 依次建立各个风速区段的修正子模型； 建立修正子模型数列P,,其中，为第i个风速区段的修正子模型；n为风速区段数量； 根据修正子模型数列P构建风速修正模型； 设定风速修正策略时，包括: 根据初始风速曲线和风速区段数列A设定多个监测周期； 建立监测周期数列W，，其中，为第i个监测周期；r为监测周期数量； 依次设定为目标监测周期； 生成目标监测周期的监测评价值c; 根据监测评价值c建立目标监测周期的时间区间数列T; ,其中，为目标监测周期的第i个时间区间；r1为时间区间数量； 设定各个时间区间的结束时间节点为修正时间节点； 根据修正时间节点判断是否生成修正指令； 依次建立各个监测周期的时间区间数列。

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