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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种多模型协同融合的风电机组功率智能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：CN121580050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610070009.2，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种多模型协同融合的风电机组功率智能预测方法及装置是由盛立;刘洋;高明;李春昱;席霄鹏;周东华设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模型协同融合的风电机组功率智能预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种多模型协同融合的风电机组功率智能预测方法及装置，属于风电机组运行控制与新能源预测技术领域。所述方法包括获取风电机组数据，按照固定样本长度将风电机组数据划分为若干风过程，计算各个风过程指标，根据各个风过程指标得到有效风过程集合；获取各个有效风过程的特征向量，利用特征向量得到相似度矩阵，基于谱聚类算法将各个有效风过程划分为若干工况簇；构建面向各工况簇的工况簇子模型，并形成工况簇子模型堆栈；基于全部有效风过程构建全局预测模型，并形成全局预测模型堆栈；针对待预测目标风过程，使用工况簇子模型和全局预测模型得到工况簇子模型预测值和全局预测模型预测值，采用动态加权方式得到功率预测值。

本发明授权一种多模型协同融合的风电机组功率智能预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模型协同融合的风电机组功率智能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取风电机组数据，按照固定样本长度将风电机组数据划分为若干风过程，计算各个风过程指标，根据各个风过程指标得到有效风过程集合； 获取各个有效风过程的特征向量，利用特征向量得到相似度矩阵，基于谱聚类算法将各个有效风过程划分为若干工况簇； 构建面向各工况簇的工况簇子模型，并形成工况簇子模型堆栈；基于全部有效风过程构建全局预测模型，并形成全局预测模型堆栈； 针对待预测目标风过程，使用工况簇子模型和全局预测模型得到工况簇子模型预测值和全局预测模型预测值，采用动态加权方式得到功率预测值；所述风电机组数据包括风速、叶轮转速、发电机转速、电网三相电流和有功功率，针对风电机组数据中缺失的数据利用缺失数据的前一正常点或后一正常点插补得到时序数据集，为风电机组数据构成的特征向量，；所述计算各个风过程指标，根据各个风过程指标得到有效风过程集合包括： 对于每个风过程，定义近零指示函数： ； 其中为预设风速阈值且，为预设功率阈值且；根据近零指示函数得到风过程的近零值，计算各个风过程的近零占比为： ； 其中为风过程样本数，运行占比为： ； 以及平均风速为： ； 令表示风过程近零值中“1”的最长连续段长度，若满足： ； 则将该风过程为无效风过程并予以剔除，得到有效风过程集合： ； 其中为近零占比阈值，为最长近零长度阈值，为最小运行占比，为风速下界且。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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