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龙图腾网获悉福州海峡发电有限公司;长江三峡集团福建能源投资有限公司申请的专利基于混合模型的海上风电机组功率预测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：CN116681167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310643739.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于混合模型的海上风电机组功率预测的方法及装置是由孙晓聪;贾小刚;兰世平;张建文;王建波;林延填;周兴政;彭虹桥设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合模型的海上风电机组功率预测的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合模型的海上风电机组功率预测的方法及装置，所述方法包括：首先利用训练好的SARIMA模型对海上风电机组功率数据进行拟合分析得到功率拟合结果和残差数据；然后利用训练好的随机森林模型进行海上风电机组数据最优数据选择，得到海上风电机组功率数据影响最优数据及其概率；然后将SARIMA模型得到的拟合值和残差数值与海上风电机组功率机组最优影响因素以及海上风电机组功率数据一起输入到训练好的BIGRU神经网络模型对海上风电机组功率进行预测，不断地输入海上风电机组SCADA数据得到实时的海上风电机组功率预测值。本发明可以实现基于混合模型的海上风电机组功率预测的方法及装置。

本发明授权基于混合模型的海上风电机组功率预测的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的海上风电机组功率预测的方法，其特征在于，包括： S1、获取历史机组数据采集与控制系统数据，所述历史机组数据采集与控制系统数据包括：海上风电机组功率数据、平均风速、平均发电机转速、平均湿度、平均温度、转向角和机组偏航次数，对历史机组数据采集与控制系统数据进行预处理； S2、通过Python导入依赖的包，将海上风电机组功率数据进行读取并可视化展示，通过自相关函数绘制自相关图和偏自相关图，并进行平稳性检验； S3、对海上风电机组功率数据存在季节性特性进行平稳性分析后进行差分和季节性差分运算确定第一SARIMA模型参数，通过自相关图和偏自相关图确定第二SARIMA模型参数； S4、基于第一SARIMA模型参数和第二SARIMA模型参数建立SARIMA模型，基于SARIMA模型对预处理后的海上风电机组功率数据进行拟合分析得到拟合结果和对应残差值，并利用Ljung-Box方法对残差进行白噪声检验； S5、将预处理后的机组数据采集与控制系统数据进行归一化处理，将归一化处理后的数据输入随机森林模型进行训练得到训练好的随机森林模型； S6、利用训练好的随机森林模型对海上风电机组SCADA数据进行因素选择得到选择结果，选择结果包括海上风电机组功率的影响因素数量和所占比重； S7：将SARIMA模型得到的海上风电机组功率拟合值和残差值以及随机森林模型得到的海上风电机组功率影响因素选择结果和海上风电机组有功功率数据进行拼接得到时序数据，将时序数据进行归一化得到归一化数据； S8：构建BIGRU循环神经网络模型，将归一化数据输入结合注意力机制的BIGRU循环神经网络进行训练，得到训练好的结合注意力机制的BIGRU循环神经网络模型； S9：利用训练好的BIGRU循环神经网络对待预测海上风电机组功率数据进行预测得到输出特征，将输出特征进行反归一化处理得到海上风电机组预测功率数值。

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