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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种风场群功率预测方法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：CN117150242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311192788.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种风场群功率预测方法是由欧阳衡;王昊旸;韩旭;段书用设计研发完成，并于2023-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风场群功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种风场群功率预测方法，属于风电场发电技术领域，该方法包括：获取第一样本集，第一样本集包括不同目标历史时段开始时刻的历史三维矩阵和截止时刻的风场群实际输出总功率；以历史三维矩阵作为输入，以风场群实际输出总功率作为输出，训练得到功率预测模型；获取待预测时段开始时刻的目标三维矩阵，将目标三维矩阵输入至功率预测模型，得到待预测时段截止时刻的风场群预测输出总功率。该方法通过以往数据训练功率预测模型，该模型可基于参数对风场群短期内输出功率的影响，输入往期时段截止时刻的参数值来预测当前时段的功率变化，该预测值可提供控制指导，通过风场控制端及时做出动态决策以保障风能的稳定产出。

本发明授权一种风场群功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种风场群功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取第一样本集，所述第一样本集包括不同目标历史时段开始时刻的历史三维矩阵和该目标历史时段截止时刻的风场群实际输出总功率；所述历史三维矩阵基于所述目标历史时段之前的a个历史时段截止时刻的功率相关数据和参数相关数据得到；其中所述功率相关数据由该历史时段的风场群实际输出总功率处理得到，所述参数相关数据由多个风场群参数处理得到； 以所述历史三维矩阵作为输入，以所述风场群实际输出总功率作为输出，对初始神经网络进行训练，得到功率预测模型；获取待预测时段开始时刻的目标三维矩阵，所述目标三维矩阵基于所述待预测时段之前的a个历史时段截止时刻的功率相关数据和参数相关数据处理得到；将所述目标三维矩阵输入至所述功率预测模型，得到所述待预测时段截止时刻的风场群预测输出总功率； 获取所述目标历史时段开始时刻的所述历史三维矩阵，包括以下步骤： 获取平稳时间矩阵，所述平稳时间矩阵由所述目标历史时段之前的a个所述历史时段截止时刻下的所述风场群实际输出总功率的平稳数据组成； 获取参数联合概率矩阵，所述风场具有影响其输出功率的多个参数，所述参数联合概率矩阵由所述目标历史时段之前的a个所述历史时段截止时刻下的每个所述参数在每两个所述风场之间的联合概率或条件联合概率组成； 获取参数交叉特征矩阵，所述参数交叉特征矩阵由所述目标历史时段之前的a个所述历史时段截止时刻下的每个所述参数在基础风场与各其余风场之间的交叉特征组成；所述其余风场为所述风场群中除所述基础风场以外的其它风场； 将所述平稳时间矩阵、所述参数联合概率矩阵、所述参数交叉特征矩阵依据时序组装为所述目标历史时段开始时刻的所述历史三维矩阵。

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