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龙图腾网获悉中国船舶集团风电发展有限公司申请的专利通过集合预报数据校正中长期功率预测结果的方法及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：CN121117520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511669536.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权通过集合预报数据校正中长期功率预测结果的方法及装置是由燕志婷;郝二通;万琳;谭贤明;刘越;陶汶纺;李帅;袁令;程澍谋;龙海川设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本通过集合预报数据校正中长期功率预测结果的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种通过集合预报数据校正中长期功率预测结果的方法及装置，本发明涉及风力发电的技术领域。所述方法包括：将历史风速数据叠加随机噪声后，输入到长短期记忆神经网络，生成未来时间段的初始功率预测序列；对所述初始功率预测序列与对应集合预报数据执行归一化处理，并分别标记为假数据与真数据；将预处理后的假数据与真数据输入判别模型，采用小批量梯度下降法与Adam优化算法迭代更新模型参数；通过判别模型输出的假数据概率，构建损失函数，更新LSTM预测模型的参数。本申请的技术方案通过集合预报数据校正LSTM等机器学习模型的中长期功率预测，综合损失函数配合Adam优化抑制过拟合，可显著降低功率误差。

本发明授权通过集合预报数据校正中长期功率预测结果的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种通过集合预报数据校正中长期功率预测结果的方法，其特征在于，包括： 将历史风速数据叠加随机噪声后，输入到长短期记忆神经网络，生成未来时间段的初始功率预测序列； 对所述初始功率预测序列与对应集合预报数据执行归一化处理，并分别标记为假数据与真数据； 将预处理后的假数据与真数据输入判别模型，采用小批量梯度下降法与Adam优化算法迭代更新模型参数，使得模型输出反映数据真实性的概率； 通过判别模型输出的假数据概率，构建损失函数，使用小批量梯度下降法与Adam优化算法更新LSTM预测模型的参数，使得预测结果的特征逐步接近集合预报数据的变化趋势，直至判别模型输出趋于不可区分状态或达到预设的最大迭代次数； 所述将预处理后的假数据与真数据输入判别模型，采用小批量梯度下降法与Adam优化算法迭代更新模型参数，使得模型输出反映数据真实性的概率，包括： 将标记后的假数据与真数据输入判别模型，获得各自的真实性概率输出； 使用小批量梯度下降法计算模型梯度，并通过Adam优化算法更新模型参数； 通过输出概率接近0或1来评估判别模型的准确度； 所述通过判别模型输出的假数据概率，构建损失函数，使用小批量梯度下降法与Adam优化算法更新LSTM预测模型的参数，包括： 基于判别模型对假数据的输出结果构建对抗损失项，并与预测误差损失项按可调权重组合为综合损失函数； 通过所述综合损失函数计算LSTM预测模型的反向梯度，并对梯度施加范数约束，以抑制梯度爆炸； 采用Adam优化算法并结合权重衰减正则化，自适应更新所述LSTM预测模型各层参数，从而提高预测结果对集合预报数据变化趋势的拟合度。

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