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龙图腾网获悉中广核新能源安徽有限公司固镇分公司申请的专利风力发电机组功率曲线预测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：CN120337178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510482040.2，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权风力发电机组功率曲线预测方法及装置是由胡维;李建勇;李琦;赵海亮;刘东阳;晏军;蒋成伟;温浩;姚利;刘彦文;刘森;汪程;杨浩洋设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本风力发电机组功率曲线预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种风力发电机组功率曲线预测方法及装置，涉及风力发电机组技术领域，本发明首先采集风力发电机组的实际功率、发电机转速及环境数据，为后续分析提供基础。接着，前一时刻的发电数据作为输入，下一时刻的实际功率作为标签，训练多元线性回归模型，专注于当前时刻的影响，而容易忽略以往的累计影响，再将前多个时刻的发电数据作为输入，下一时刻的实际功率作为标签，训练长短期记忆网络模型，更专注于时序数据的影响，适用于动态变化的数据。分析发电机转速、风速、温度和湿度数据，获取波动调整系数，应用波动调整系数对当前时刻两个模型预测的实际功率进行修正，并将修正后的实际功率应用到风力发电机组功率曲线中。

本发明授权风力发电机组功率曲线预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种风力发电机组功率曲线预测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：采集风力发电机组的历史发电数据，所述历史发电数据包括发电机组功率曲线中每个时刻的实际功率、发电机转速和环境数据，环境数据包括风速、温度和湿度； 步骤2：将历史发电数据中前一时刻的实际功率、发电机转速和环境数据作为输入，下一时刻的实际功率作为标签，构建并训练多元线性回归模型； 步骤3：将历史发电数据中前个时刻的历史发电数据作为输入，下一时刻的实际功率作为标签，基于长短时记忆网络模型构建并训练功率预测模型； 步骤4：依据当前时刻的发电机转速、风速、温度和湿度数据，计算当前时刻的波动调整系数； 步骤5：采集当前时刻和前个时刻的发电数据，输入到多元线性回归模型和功率预测模型中，获取两个模型预测的下一时刻的实际功率，再结合波动调整系数计算波动调整系数修正后的实际功率，将修正后的实际功率应用到风力发电机组功率曲线中； 所述计算波动调整系数具体包括： 将当前时刻和前个时刻的发电机转速、风速、温度和湿度数据按采集时间的先后顺序进行排列，以形成发电机转速时序数据、风速时序数据、温度时序数据和湿度时序数据，计算发电机转速的波动指标为： 其中，为发电机转速的波动指标，为发电机转速时序数据的标准差，为发电机转速时序数据的均值； 同理可得风速、温度和湿度的波动指标，分别为； 分析风速、温度和湿度的波动指标以获取自然指标，计算公式为： 其中，为自然指标，分别为风速、温度和湿度在自然指标里的权重系数，，且； 计算波动调整系数公式表示为： 其中，为波动调整系数。

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