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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种具有多层次时空感知的海上风电功率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：CN119627909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510156840.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种具有多层次时空感知的海上风电功率预测方法及系统是由孟安波;刘宏蕙;黄钺;黄自谦设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有多层次时空感知的海上风电功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种具有多层次时空感知的海上风电功率预测方法及系统，涉及海上风电功率预测的技术领域，首先，确定风机的空间关系，构建二维静态平面特征，获取多层次海拔高度下的多维时序风电气象特征，对每个层次海拔高度下的多维时序风电气象特征进行降维，为降维后的多维时序风电气象特征分配权重，获得每个层次海拔高度下降维后的特征矩阵，基于特征矩阵构建局部图特征，将局部图特征和二维静态平面特征合并为全局空间图特征，最后，利用线性回归预测模型进行风电功率预测。本发明对风电场风机地理位置信息、气象信息充分利用，同时考虑不同海拔高度上多种气象因素有效减少因风力发电不确定性带来的预测误差，提升海上风电功率预测的准确性。

本发明授权一种具有多层次时空感知的海上风电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种具有多层次时空感知的海上风电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将区域内海上风电场中每一个风机视为一个节点，根据每一个风机的地理位置信息及风机之间的距离，确定风机的空间关系，构建二维静态平面特征； S2：获取多层次海拔高度下的多维时序风电气象特征，对每个层次海拔高度下的多维时序风电气象特征进行降维； 对每个层次海拔高度下的多维时序风电气象特征进行降维的过程为： S21：设定固定滑动窗口Q，从时间序列中选取Q个连续采样点，形成子序列，其中，t是当前时间点，x表示气象变量中的任意一种，所述气象变量包括风速V、风向D、温度T、湿度H和气压P a； S22：在每个子序列q上，对每种气象变量单独构建时间序列特征向量： 其中，每一行表示每个层次海拔高度内单节点的单种气象变量的时间序列特征，表示采集点q的时间序列均值，表示采集点q的时间序列方差，表示采集点q的时间自相关系数，表示采集点q的空间自相关性；每个层次海拔高度内节点u的所有气象特征向量为： 对所有节点特征进行整合，得到每个层次海拔高度内所有节点特征矩阵f： S23：对特征矩阵f进行主成分分析，得到降维后的新特征矩阵，对计算协方差矩阵C并对其进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量和，选择前k个最大特征值对应的特征向量构成投影矩阵W，得到每个层次海拔高度下降维后的特征矩阵的表达式为： 其中，的大小为n*k，2＜k＜m，n为气象变量个数，m为特征分解后特征值总数； S3：为降维后的多维时序风电气象特征分配权重，获得每个层次海拔高度下降维后的特征矩阵，基于降维后的特征矩阵构建局部图特征，将局部图特征和二维静态平面特征合并为一个全局空间图特征； S4：将全局空间图特征输入至图卷积神经网络模型，生成最终的潜在特征向量； S5：利用最终的潜在特征向量训练已构建好的线性回归预测模型，将训练好的线性回归预测模型用于海上风电场的风电功率预测。

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