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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利考虑时空特性和风速-功率转换机理的风电功率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：CN120150114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510219283.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权考虑时空特性和风速-功率转换机理的风电功率预测方法是由李丹;罗娇娇;缪书唯;李振兴;刘颂凯;黄烽云;唐建;镇雅雯;林兆熙;瞿明瀚;梁向阳设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑时空特性和风速-功率转换机理的风电功率预测方法在说明书摘要公布了：考虑时空特性和风速‑功率转换机理的风电功率预测方法，包括：采集风电场各台风机的SCADA数据和事件数据；将历史回望时窗内各台风机轮毂处的风速、桨距角等信息构成输入特征图，通过深度残差收缩网络去噪并提取风机风速的空间分布特征，以反映风向等气象条件下尾流效应对风电场内风速空间分布的影响；通过BiLSTM‑S2S网络连接滑动时窗内的风速空间特征和气象预测信息，反映风速随时间双向演化的动态时序规律，实现对未来时段风机轮毂处风速的预测；将风机预测风速输入基于风速‑功率转换机理构建的嵌入式神经网络，获得单台风机以及整个风电场的预测功率输出。本发明提高了超短期风电功率预测模型的可解释性和准确性。

本发明授权考虑时空特性和风速-功率转换机理的风电功率预测方法在权利要求书中公布了：1.考虑时空特性和风速-功率转换机理的风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集风电场中台风机当前时刻回望个历史时间步的个特征与未来个预测时间步的风电场NWP数据； 步骤2：对由步骤1获得的数据进行数据的预处理，将作为输入变量和输出变量的各类数据根据其特点分别进行归一化操作；获取数据集并按照一定的比例分为三个子集，分别用于训练、验证和测试； 步骤3：将处理后的风电场中台风机当前时刻回望历史时间步的个特征组合，构造特征图；将特征图作为输入，进行风机风速预测，输出各风机轮毂处的风速预测值； 步骤4：将步骤3得到的风速预测值结合环境温度的影响，对由步骤3输出的风速预测值加以修正；将风速预测值作为输入，进行风速-功率转换，输出修正后的风机功率预测值；重复该操作直到遍历每台风机和各预测时间步，输出各风机的预测功率； 步骤5：将步骤4得到的所有风机预测功率输出叠加，输出风电场的总预测功率。

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