武汉理工大学苏义鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利面向频率特性的风电功率预测方法、装置和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：CN120855282B 。
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：202510909790.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权面向频率特性的风电功率预测方法、装置和存储介质是由苏义鑫;王泽宇;张丹红;董政呈;徐冰瑢设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向频率特性的风电功率预测方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向频率特性的风电功率预测方法、装置和存储介质，属于新能源与智能电力系统技术领域。采用本发明实施例所提供的面向频率特性的风电功率预测方法，其具体方案提出一种融合CEEMDAN分解、VMD去噪、SE评估机制与Transformer‑GRU双结构建模的混合模型，在处理风电机组输出非平稳序列时有效减少高频噪声干扰。并且充分利用频率特性，根据分解模态单元的频率特性与复杂度差异采取差异化学习机制设计，提高特征提取、输出精度以及时序动态捕捉能力。能够实现对不同频率模态单元的差异化建模与高效预测，有效提升风电功率超短期预测的精度与稳定性，适用于复杂气象条件下风电并网调度与系统运行优化需求。
本发明授权面向频率特性的风电功率预测方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向频率特性的风电功率预测方法，其特征在于，包括： 步骤一，获取风电机组的原始风电功率输出序列； 步骤二，利用自适应噪声完备集合经验模态分解方法对所述原始风电功率序列进行分解以得到多个本征模态函数； 步骤三，利用变分模态分解算法对所述多个本征模态函数进行二次分解，以分解为多个具有有限带宽的模态单元； 步骤四，利用样本熵复杂度评估方法对多个所述模态单元进行复杂度评估与分类，以将多个所述模态单元划分为高频模态单元和低频模态单元两类； 步骤五，利用Transformer模型对所述高频模态单元进行建模预测，并输出第一模态单元输出响应；利用GRU模型对所述低频模态单元进行预测建模，并输出第二模态单元输出响应； 步骤六，基于所述第一模态单元输出响应和所述第二模态单元输出响应进行整合重构最终输出风电功率预测结果。
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