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龙图腾网获悉湖南阳光电力科技有限公司申请的专利一种风电场发电量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：CN119312985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411805705.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种风电场发电量预测方法及系统是由杨墨;张晓云;李向阳;黄石斌;戴阔亮;唐日讯;刘橙雨;杨栋设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电场发电量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种风电场发电量预测方法及系统。所述方法包括获取风电场的历史数据和近期数据，并建立初始发电量预测模型；从历史数据中选取与发电量相关的历史气象因素和历史发电量；使用历史气象因素和历史发电量对初始发电量预测模型进行训练，得到发电量预测模型；判断近期数据是否满足评分要求，并对发电量预测模型进行相应调整；使用发电量预测模型对发电量进行预测，得到发电量数据。本方法具有以下效果：收集风电场的历史数据和近期数据，并将这些数据放入所述初始发电量预测模型中进行训练，得到完整的预测模型。该预测模型能够根据近期数据对自身进行实时调整，从而能够更加准确、及时地预测发电量。

本发明授权一种风电场发电量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种风电场发电量预测方法，其特征在于，包括： 获取风电场的历史运行数据和历史气象数据，以及风电场的近期数据，并建立初始发电量预测模型；所述近期数据包括距离当前时刻预设时间段内的近期气象数据、近期运行数据和近期出力日志数据；其中，所述初始发电量预测模型包括基于物理因子的功率预测模型和基于统计分析方法的统计模型，所述功率预测模型包括发电功率关于时间和风速的功率函数，所述统计模型包括风电场机组出力关于风速的统计函数； 从所述历史气象数据中选取与风电场发电量相关的历史气象因素； 从所述历史运行数据中选取与所述历史气象因素有关的历史发电量； 使用所述历史气象因素和所述历史发电量对所述初始发电量预测模型进行训练，得到第一发电量预测模型，包括： 使用多项式拟合方法，根据所述历史发电量对所述功率预测模型进行训练，得到目标功率预测模型； 使用最小二乘法方法，根据所述历史气象因素计算得到所述统计函数，将所述统计函数代入所述统计模型，得到目标统计模型； 将所述目标功率预测模型和所述目标统计模型进行模型融合操作，得到所述第一发电量预测模型； 其中，根据以下公式计算得到所述统计函数， 其中，表示在时刻的所述统计函数，表示在时刻的风速的次方，表示在所述历史气象因素的时间段中，风速的平均值，表示在所述历史气象因素中记录的所有时间段数量； 对所述近期数据进行多尺度特征提取得到多尺度特征数据，并将所述多尺度特征数据输入至多尺度归一化流模型中，得到多尺度归一化流数据； 将所述多尺度归一化流数据输入至超球面支持向量机模型中，进行多维时序数据分类，得到分类后的出力时序数据； 根据所述出力时序数据，进行贡献度评分计算，得到每个出力时序数据的实时贡献度评分； 当判定所述实时贡献度评分大于预设分数阈值时，则使用所述近期数据对所述第一发电量预测模型进行训练，得到第二发电量预测模型；当判定所述实时贡献度评分小于或等于预设分数阈值时，则直接将所述第一发电量预测模型输出作为第二发电量预测模型； 使用所述第二发电量预测模型对风电场未来的发电量进行预测，得到风电场发电量数据。

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