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龙图腾网恭喜国网上海市电力公司;上海交通大学申请的专利一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及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：CN118153766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202410338452.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质是由胡允东;柳劲松;李亦言;方陈;雷兴;严正;刘舒;魏新迟;陈俊杰设计研发完成，并于2024-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质，其中方法包括以下步骤：获取历史风电出力数据集，所述风电出力数据集包括不同天气下的历史风力发电量、风速；对风电出力数据集进行风速和天气类型标签离散化处理，构建第一数据集；利用基于条件生成对抗网络CGAN构建的数据增强模块对第一数据集中极端天气场景下的稀缺样本进行数据增强，得到第二数据集；获取实时气象数据，利用基于回归生成对抗网络RGAN构建的预测模块在线预测风电出力情况，所述预测模块以风速和天气类型数据作为输入，输出风电出力预测结果，利用第二数据集进行训练。与现有技术相比，本发明具有能够应对极端天气条件下风电出力的高度不确定性和变化性、预测准确性高等优点。

本发明授权一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强的极端天气场景下的风电出力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史风电出力数据集，所述风电出力数据集包括不同天气下的历史风力发电量、风速；对风电出力数据集进行风速和天气类型标签离散化处理，构建第一数据集；利用基于条件生成对抗网络CGAN构建的数据增强模块对第一数据集中极端天气场景下的稀缺样本进行数据增强，得到第二数据集；获取实时气象数据作为条件值，利用基于回归生成对抗网络RGAN构建的预测模块在线预测风电出力情况，所述预测模块以风速和天气类型数据作为输入，输出风电出力预测结果，利用第二数据集进行训练；所述标签离散化处理具体为：将风电出力数据集中的风速数据按照强度划分为多个区间，分别标记为不同的条件值，构成历史风速序列Vt；根据正常天气、飓风、霜冻和强风浪四种天气类型将天气标记为不同的条件值，构成历史天气类型序列Wt；将历史风速序列Vt和历史天气类型序列Wt合并到风电出力数据集中，得到第一数据集；所述预测模块的输入数据为随机噪声以及所需条件值，所述条件值为历史风速序列和历史天气类型序列，预测模块根据给定的条件值进行连续数值预测，输出风电出力预测值；所述预测模块包括生成器GR和判别器DR，其中，生成器GR的目标是基于输入标签历史风速序列Vt和历史天气类型序列Wt生成尽可能接近真实风电出力的预测值GRx，输入标签通过GR转化为预测风电出力即： 其中，z为随机噪声，θg表示生成器网络的参数；判别器DR的目标是评估生成器产生的预测值与真实风电出力值yt的之间的误差，DR接受一对输入或Vt,Wt；yt，并输出一个标量值或Vt,Wt,yt；θd，表示预测值与真实值匹配的概率： 其中，θd表示生成器网络的参数；通过最大化生成器的损失函数并最小化鉴别器的损失函数实现预测模块的训练。

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