买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于神经网络的风电场风况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：CN117371594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202311325594.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于神经网络的风电场风况预测方法是由郝泳涛;谢安南;张瑞雪设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的风电场风况预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的风电场风况预测方法，包括以下步骤：获取待测时序数据，所述待测时序数据包括风电场的外界温度、风向、风速、以及变频器电网侧有功功率的时序数据；将所述待测时序数据放入时序预测模型，获取预测结果；其中，所述时序预测模型包括：卷积模块，对输入的时序数据进行特征提取获得第一特征向量；循环神经网络模块，基于所述第一特征向量提取所述时序数据的序列特性，得到第二特征向量；注意力机制模块，根据所述第二特征向量利用注意力机制分析得到第三特征向量；全连接模块，根据所述第三特征向量生成预测结果。本发明能够捕捉较长时间序列之间的语义关联信息，得到比较精确的预测结果。

本发明授权一种基于神经网络的风电场风况预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的风电场风况预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测时序数据，所述待测时序数据包括风电场的外界温度、风向、风速、以及变频器电网侧有功功率的时序数据；将所述待测时序数据放入时序预测模型，获取所述风电场的外界温度、风向、风速、以及变频器电网侧有功功率的预测结果；其中，所述时序预测模型包括：卷积模块，对输入的时序数据进行特征提取获得第一特征向量；所述卷积模块是卷积神经网络，所述卷积神经网络采用GELU激活函数；循环神经网络模块，基于所述第一特征向量提取所述时序数据的序列特性，得到第二特征向量；批归一化模块，所述批归一化模块置于所述卷积模块与所述循环神经网络模块之间，用来将所述卷积模块输出的数据进行标准化处理后输出给所述循环神经网络模块；注意力机制模块，根据所述第二特征向量利用注意力机制分析得到第三特征向量；所述注意力机制模块包括第一归一化层，所述第一归一化层对输入的数据进行层归一化处理后输出给注意力机制层，所述注意力机制层对所述第一归一化层输出的数据进行分析，将分析结果经由第二归一化层进行层归一化化处理后输出，所述第一归一化层与所述第二归一化层残差连接；全连接模块，根据所述第三特征向量生成预测结果。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239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”。