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龙图腾网获悉宁波市电力设计院有限公司;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司申请的专利日内风功率的预测方法以及预测装置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：CN114418210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210051045.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权日内风功率的预测方法以及预测装置是由王波;陈东海;朱耿;蒋元元;贺旭;周勋甜;虞殷树;王晴;黄亮;朱晓杰;马旭;章杜锡;张志雄;陈玄俊;邵雪峰;王正勇;王丽鹏;俞佳捷设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本日内风功率的预测方法以及预测装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种日内风功率的预测方法以及预测装置，该方法包括：获取多个初始大气预测数据，每个初始大气预测数据从不同数据源获取；对多个初始大气预测数据执行融合操作，获得融合后数据；对融合后数据执行经验模态分解，获得分解后数据；获取复合神经网络模型；基于复合神经网络模型对分解后数据进行分析，生成对应的日内风功率预测值。通过对多个数据源的天气数据进行精确性处理，提高天气预报数据的精确性，对天气数据中的风电场数据进行经验模态分解，将原始的基于时序的天气数据转换为能够输入智能学习模型进行处理的平稳数据，通过智能化学习模型对上述数据进行自动学习，输出精准的超短期风功率预测值，满足了技术人员的实际需求。

本发明授权日内风功率的预测方法以及预测装置在权利要求书中公布了：1.一种日内风功率的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括： 获取多个初始大气预测数据，每个初始大气预测数据从不同数据源获取； 获取每个初始大气预测数据的实时预报质量评估信息； 基于预设神经网络对所述实时预报质量评估信息进行处理，生成每个初始大气预测数据的实时权重信息； 基于所述实时权重信息对多个初始大气预测数据执行时序融合处理，生成融合后数据； 对所述融合后数据执行经验模态分解，获得分解后数据；其中， 所述对所述融合后数据执行经验模态分解，获得分解后数据，包括： 在所述融合后数据中获取第一随机时序信号； 确定所述第一随机时序信号的第一局部极值； 基于所述第一局部极值生成对应的第一包络信息； 基于所述第一包络信息对所述融合后数据执行经验模态分解，获得对应的多个第一内在模式函数以及第一剩余分量数据，所述融合后数据为所述多个第一内在模式函数和所述第一剩余分量数据之和； 将所述多个第一内在模式函数和所述第一剩余分量数据作为分解后数据； 获取复合神经网络模型； 基于所述复合神经网络模型对所述分解后数据进行分析，生成对应的日内风功率预测值；其中， 所述复合神经网络模型包括卷积神经网络模型和门控循环神经网络模型。

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宁波市电力设计院有限公司;国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，其通讯地址为：315020 浙江省宁波市江北区北岸财富中心11幢4-1；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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