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龙图腾网恭喜安徽正弦空间科学技术有限公司申请的专利一种基于深度学习融合模型的风电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：CN119359488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411918394.9，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于深度学习融合模型的风电功率预测方法是由何善宝;朱进洲;朱宏民;林生富;张新;凌晨光;尹辉;马昊燃设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习融合模型的风电功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风功率预测技术领域，公开了一种基于深度学习融合模型的风电功率预测方法，包括：匹配与目标电站的环境数据和配置数据的相似性大于设定的相似性阈值的运行电站；通过运行电站的运行数据来训练功率模型；将训练的功率模型的分支应用目标电站的运行数据进行独立的训练，功率模型的分支收敛之后，再训练整个功率模型，为功率模型增加一个关系模式还原层，关系模式还原层输出表示对象之间的联系的结果，关系模式还原层的输出损失作为再训练的损失；通过再训练的功率模型来预测目标电站的每个风力发电机的未来的短期和中期的风功率；本发明的方法能够缩短无预测风功率的空窗期到半个月内。

本发明授权一种基于深度学习融合模型的风电功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习融合模型的风电功率预测方法，其特征在于，包括：采集目标电站的环境数据、配置数据；匹配与目标电站的环境数据和配置数据的相似性大于设定的相似性阈值的运行电站；通过运行电站的运行数据来训练功率模型，运行电站的运行数据需要进行结构化来获得结构化数据，结构化数据包括两个结构维度的结构化数据，在第一个结构维度上包含的基本结构要素为对象，在第二个结构维度上包含的基本结构要素为时序单元；功率模型包括主干和分支，主干包括第一隐藏层、第二隐藏层、模式融合层和第一输出层，其中第一隐藏层输入运行电站的运行数据，输出第一隐藏状态到第二隐藏层，第二隐藏层输出第二隐藏状态到模式融合层，模式融合层输出模式融合状态到第一输出层，第一输出层输出目标电站的每个风力发电机的未来的短期和中期的风功率；分支包括第三隐藏层、第四隐藏层和第二输出层，其中第三隐藏层输入运行电站的运行数据，输出第三隐藏状态到第四隐藏层，第四隐藏层输出第四隐藏状态到模式融合层和第二输出层，第二输出层输出目标电站的每个风力发电机的未来的超短期的风功率；将训练的功率模型的分支应用目标电站的运行数据进行独立的训练，功率模型的分支收敛之后，再训练整个功率模型，为功率模型增加一个关系模式还原层，关系模式还原层输出表示对象之间的联系的结果的关系模式矩阵，关系模式矩阵的第i行第j列的元素表示第i个对象和第j个对象之间是否存在与功率预测有关的关联性，如果元素值为1，则表示存在，否则表示不存在，关系模式还原层的输出损失作为再训练的损失；通过再训练的功率模型来预测目标电站的每个风力发电机的未来的短期和中期的风功率。

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