买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种基于Transformer和改进掩码矩阵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：CN115330026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210845311.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于Transformer和改进掩码矩阵的风电功率预测方法是由王永生;张哲;刘利民;许志伟;刘广文设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer和改进掩码矩阵的风电功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Transformer和改进掩码矩阵的风电功率预测方法，该方法将含有缺失值的原始数据与位置矩阵相加，然后与改进掩码矩阵相乘以构造主动缺失，得到带有位置信息和掩码信息的时间序列数据，该时间序列数据作为Transformer中编码器的输入矩阵得到重构数据，计算重构数据中主动缺失部分与原始数据中主动缺失部分之间的损失；根据重构数据和所述位置矩阵，将原始数据中的缺失值插补，当Transformer模型收敛的时候，此时使用重构数据对原始数据插补出来的结果为最终插补的结果；最终利用插补得到的数据集进行风电功能预测。本发明能够在数据集不完整的情况下准确地预测风电功率。

本发明授权一种基于Transformer和改进掩码矩阵的风电功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer和改进掩码矩阵的风电功率预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取原始数据，所述原始数据为一段时间内的气象数据和风机数据，原始数据表现为时间-气象数据-风机数据的三维矩阵，将所述一段时间划分为多个时间窗口，每个时间窗口内形成时间与多元特征的二维矩阵，所述多元特征包括温度、湿度、大气压强以及功率数据； 步骤2，将所述原始数据与位置矩阵相加，然后与改进掩码矩阵相乘以构造主动缺失，得到带有位置信息和掩码信息的时间序列数据即一个新矩阵，该时间序列数据作为Transformer中编码器的输入矩阵；所述改进掩码矩阵中，针对原始数据中原本缺失、主动缺失和不缺失三种数据的标记不同； 步骤3，通过损失函数，计算经过Transformer得到的重构数据中主动缺失部分与原始数据中主动缺失部分之间的损失； 步骤4，根据重构数据和所述位置矩阵，将原始数据中的缺失值插补，并通过插值公式计算插补后的数据与原始数据之间的损失； 步骤5，当重构数据中主动缺失部分与原始数据中主动缺失部分的真实值之间的损失收敛，即Transformer模型收敛的时候，此时使用重构数据对原始数据插补出来的结果为最终插补的结果； 步骤6，利用插补得到的数据集进行风电功能预测。

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内蒙古工业大学，其通讯地址为：010080 内蒙古自治区呼和浩特市土默特左旗内蒙古工业大学金川校区；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。