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龙图腾网获悉北京金风科创风电设备有限公司申请的专利用于风电场的风向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：CN110210641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：201810167036.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权用于风电场的风向预测方法及装置是由李洪任;程庆阳;杨博宇设计研发完成，并于2018-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于风电场的风向预测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用于风电场的风向预测方法及装置，所述风向预测方法包括以下步骤：获取风电场的历史风向数据；对获取的历史风向数据进行风向相关性分析；根据风向相关性分析结果来确定非线性回归模型，并基于确定的非线性回归模型来预测风电场中的风电机组的风向。本发明可以更加精准地预测针对不同机位点的风电机组的风向，并且在风电机组的风向仪出现故障时，使用预测的风向进行风向补偿以使风电机组保持较高的风电效率。

本发明授权用于风电场的风向预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于风电场的风向预测方法，其特征在于，所述风向预测方法包括以下步骤： 获取风电场的历史风向数据； 对获取的历史风向数据进行风向相关性分析； 根据风向相关性分析结果来确定风电场中的与特定风力发电机组的风向具有非线性相关性的多个风力发电机组； 基于所述多个风力发电机组的历史风向数据来确定针对所述特定风力发电机组的非线性回归模型，并基于确定的非线性回归模型来预测所述特定风电机组的风向， 其中，所述非线性回归模型基于以下方式被确定：对所述多个风力发电机组的历史风向数据进行非线性回归分析，并根据非线性回归分析的结果来建立所述非线性回归模型；根据所述非线性回归模型与所述多个风力发电机组的历史风向数据来构建代价函数；通过对构建的代价函数引入松弛变量来建立优化函数；通过对建立的优化函数引入拉格朗日算子来构造对偶问题函数；通过对对偶问题函数进行计算来获得对偶问题函数中的各个变量的等式；将获得的各个变量的等式代入建立的优化函数来获得新的优化函数；通过计算新的优化函数的最小值来确定所述非线性回归模型， 其中，对获取的历史风向数据进行风向相关性分析的步骤包括： 对所述历史风向数据进行预处理； 将预处理后的数据分为训练元组和测试元组，分别计算测试元组与各个训练元组之间的距离； 选取所述距离最小的K个训练元组，并将所述K个训练元组中出现次数最多的标签设置为测试元组的类别，根据测试元组的类别将训练元组划分为至少一个区域，其中，所述至少一个区域包括包含有所述多个风力发电机组的区域。

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