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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利短期风电功率预测方法、装置、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：CN121011997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511127535.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权短期风电功率预测方法、装置、设备及存储介质是由杨茂;代博祉;马志远;郭云丰;李向宇;王达设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本短期风电功率预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种短期风电功率预测方法、装置、设备及存储介质。涉及风电功率预测技术领域。该方法包括：基于数值天气预报数据计算气象特征重要度矩阵，并提取全局尺度气象特征；将风电场划分为多个集群，各集群作为第一图结构的节点，通过图注意力操作生成集群尺度气象特征；以每个风电场为第二图结构的节点，经图注意力操作得到场站尺度气象特征；将三个气象特征拼接为融合气象特征；建立多任务集群功率预测框架，该框架以融合特征为输入，通过直接预测任务输出集群功率预测值、间接预测任务输出各风电场预测值并累加及融合预测任务融合两类预测结果输出最终集群功率预测值。本申请可以有效提升模型的运算效率和风电功率的预测精度。

本发明授权短期风电功率预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种短期风电功率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数值天气预报数据，并根据所述数值天气预报数据，计算气象特征重要度矩阵； 基于所述气象特征重要度矩阵，对所述数值天气预报数据进行加权、分解、变换和组合操作，得到全局尺度气象特征； 将所有风电场划分为多个集群，将每个集群作为第一图结构中的集群节点，基于升维的气象特征重要度矩阵，计算各个集群节点的特性向量，并对所述集群节点的特性向量执行图注意力操作，得到集群尺度气象特征； 将每个风电场作为第二图结构中的风电场节点，基于升维的气象特征重要度矩阵，计算各个风电场节点的特性向量，并对所述风电场节点的特性向量执行图注意力操作，得到场站尺度气象特征； 将所述全局尺度气象特征、集群尺度气象特征和场站尺度气象特征在相同维度上进行拼接，得到融合气象特征； 建立多任务集群功率预测框架；其中，所述多任务集群功率预测框架以所述融合气象特征作为输入，输出预测集群功率，所述多任务集群功率预测框架包括直接预测任务、间接预测任务和融合预测任务，所述直接预测任务直接输出集群功率的预测值，所述间接预测任务分别输出每个风电场的预测值，通过每个风电场的预测值的累加得到集群功率的间接预测值，所述融合预测任务通过全连接层融合直接预测任务和间接预测任务的输出结果，得到集群功率的融合预测值，以所述集群功率的融合预测值作为多任务集群功率预测框架输出的预测集群功率。

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东北电力大学，其通讯地址为：132012 吉林省吉林市船营区长春路169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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