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龙图腾网恭喜西安热工研究院有限公司;华能伊敏煤电有限责任公司申请的专利一种连续化的风电超容储能调控预测方法及系统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：CN119853110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510336095.2，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权一种连续化的风电超容储能调控预测方法及系统是由李志鹏;李刚;秦继伟;白金泉;马新宇;崔文喜;赵守柱;于闯;于妍妍;宋晓航设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种连续化的风电超容储能调控预测方法及系统在说明书摘要公布了：一种连续化的风电调控及超容储能预测方法，获取原始风速信号序列；基于原始风速信号序列寻出若干奇异点；若干奇异点进行连续化处理形成风速信号替代序列；利用风速信号替代序列进行预测，获得预测风速信号序列；基于预测风速信号序列进行风电机组的功率和储能调控；使调控指令的预测结果更加精确，调控超容储能系统，快速响应弥补风电场实际发出功率与预测功率的误差。

本发明授权一种连续化的风电超容储能调控预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种连续化的风电调控及超容储能预测方法，其特征在于，包括步骤：S101、获取原始风速信号序列；S102、基于原始风速信号序列寻出若干奇异点；S103、若干奇异点进行连续化处理形成风速信号替代序列；S104、利用风速信号替代序列进行预测，获得预测风速信号序列；S105、基于预测风速信号序列进行风电机组的功率和储能调控；步骤S101中、原始风速信号序列为xt=[x1,x2,x3,.xi..,xN],将风速信号序列按长度比例进行划分为两部分，前面部分作为输入组序列，后面部分作为试验组序列；采用长度比例值为0.9，则由前面90%长度的整数序列[x1,x2,x3.....,x0.9N]作为输入组，后面10%长度的整数序列[x0.9N+1,x0.9N+2,x0.9N+3,...,xN]作为试验组；构建未知组序列，以[xN+1,xN+2,xN+3,...,xN+0.1N]的序列作为未知组；上述S102、基于原始风速信号序列寻出若干奇异点；包括：基于原始风速信号序列计算试验组产生的基准误差w；基于原始风速信号序列各点信号变化后计算试验组产生的点误差组；从点误差组中选出误差较大点，作为奇异点；基于原始风速信号序列计算试验组产生的基准误差w，包括：将输入组序列[x1,x2,x3.....,x0.9N]输入神经网络进行预测，获得试验组的预测值[x0.9N+1、,x0.9N+2、,x0.9N+3、,...,xN、]；基于试验组的实际值[x0.9N+1,x0.9N+2,x0.9N+3,...,xN]和预测值[x0.9N+1、,x0.9N+2、,x0.9N+3、,...,xN、]计算两者间的均方根误差RMSE作为基准误差w；基于原始风速信号序列各点信号变化后计算试验组产生的点误差组，包括：原始风速信号序列为xt=[x1,x2,x3,.xi..,xN]，其中共有N点信号，输入组序列[x1,x2,x3.....,x0.9N]；针对输入组序列中各点信号进行依次变化；首先变化x1，变化的方式为，gelu为激活函数，w为基准误差；把x1用x1、代替，得到变化信号序列[x1、,x2,x3,...,x0.9N]输入神经网络进行预测，并得到试验组的实际值和预测值的点误差w1；还原x1,变化x2，变化的方式为，得到变化信号序列[x1,x2、,x3,...,x0.9N]输入神经网络进行预测，并得到试验组的实际值和预测值的点误差w2；以此类推，直到得到误差w0.9N；所有点误差形成点误差组[w1,w2,w3,...,w0.9N]；点误差组中的0.9N个点误差分别和基准误差w进行比值运算后得到误差数列[w1w,w2w,w3w,...,w0.9Nw]，从误差数列中选出最大的前0.1N个误差点，前0.1N个的误差点所对应的原始风速信号需要进行连续化处理，所对应的原始风速信号奇异点集为[xq1,xq2,xq3,..,xq0.1N]。

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