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龙图腾网获悉清华大学;国网甘肃省电力公司电力科学研究院申请的专利风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114784795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210393504.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质是由乔颖;鲁宗相;周强;马彦宏;吕清泉;张健美;马志程设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种风电功率预测方法、装置、计算机设备和可读存储介质，方法包括：获取数值天气预报和实测功率数据，数值天气预报包括多个维度的气象特征；根据实测功率数据对数值天气预报进行降维处理，得到降维后的数值天气预报；通过风电功率预测模型对降维后的数值天气预报进行风电功率预测，得到预测风电功率。采用本申请可以降低数据天气预报维度，去除数据天气预报中的冗余信息，提高风电功率预测精度。

本发明授权风电功率预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风电功率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数值天气预报和实测功率数据，所述数值天气预报包括多个维度的气象特征； 计算每一个气象特征和实测功率数据的皮尔逊相关性指数、互信息熵和斯皮尔曼相关性指数，根据各所述气象特征的皮尔逊相关性指数、互信息熵和斯皮尔曼相关性指数分别构建皮尔逊相关性指数序列、互信息熵序列、斯皮尔曼相关性指数序列，并分别计算每一所述皮尔逊相关性指数在所述皮尔逊相关性指数序列中所占的第一比重、每一所述互信息熵在所述互信息熵序列中所占的第二比重、每一所述斯皮尔曼相关性指数在所述斯皮尔曼相关性指数序列中所占的第三比重； 根据每一个所述气象特征的皮尔逊相关性指数、互信息熵和斯皮尔曼相关性指数的正负性是否一致，判断所述气象特征是否处于异常状态，将所述处于异常状态的气象特征从所述数值天气预报中删除，得到第一降维数值天气预报； 根据所述第一降维数值天气预报中各所述气象特征的所述皮尔逊相关性指数序列、所述互信息熵序列、所述斯皮尔曼相关性指数序列，构建融合相关性指数序列，所述融合相关性指数序列包括各所述气象特征的融合相关性指数，所述融合相关性指数用于表征所述气象特征与所述实测功率数据的相关性；所述融合相关性指数通过下列公式获取： 其中为第i个气象特征的融合相关性指数，，为所述第i个气象 特征的所述第一比重，为所述第i个气象特征的所述第二比重，为所述第i个气象特 征的所述第三比重，n为所述气象特征的总数； 根据各气象特征的融合相关性指数，对各气象特征进行由高至低排序，得到气象特征序列； 按序依次从所述气象特征序列中确定目标气象特征，直至所述目标气象特征的融合相关性指数的累加结果大于阈值，根据各所述目标气象特征构建第二降维数值天气预报； 通过风电功率预测模型对所述第二降维数值天气预报进行风电功率预测，得到预测风电功率。

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