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龙图腾网获悉国网四川省电力公司经济技术研究院申请的专利一种基于小样本数据的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：CN119691487B 。

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：202411833105.5，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于小样本数据的风电功率预测方法及系统是由吴刚;马瑞光;杜成锐;李旻;马天男;王金龙;刘巍;罗皓;过夏明;苗树敏;许珂;邵帆;王渤权;赵宇设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本数据的风电功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于小样本数据的风电功率预测方法及系统，涉及风电、数据处理技术，包括：根据样本风场的历史发电数据确定各子区域对应风机的发电信息，以及根据所述地形参数将所述样本风场分割为多个子区域；提取子区域的地形特征；聚类出地形类别；基于各聚类中心按照各子区域与聚类中心之间距离的关系，选取子区域样本集；对各聚类中心，分别基于子区域样本集的地形特征和对应风机在分时段的发电信息来训练LSTM模型；对于待预测的目标风场，选取相应聚类类别所训练的LSTM模型来执行目标风场的发电预测。本申请结合风电场的空间位置地理条件等因素构建分类，以实现在小样本条件下的风场风电功率的预测。

本发明授权一种基于小样本数据的风电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本数据的风电功率预测方法，其特征在于，包括： 获取样本风场的地形参数、历史发电数据以及历史风向数据； 根据样本风场的历史发电数据确定各子区域对应风机的发电信息，以及根据所述地形参数将所述样本风场分割为多个子区域，其中任一子区域中包含有至少一台风机； 基于分割的各子区域，提取子区域的地形特征； 对提取的地形特征进行聚类，以获得多个聚类的地形类别； 基于各聚类中心按照各子区域与聚类中心之间距离的关系，从各子区域中选取指定数量的子区域作为子区域样本集，其中对任一聚类中心，基于聚类半径的大小来选取相应数量的子区域组成所述子区域样本集； 对各聚类中心，分别基于子区域样本集的地形特征和对应风机在分时段的发电信息来训练LSTM模型； 对于待预测的目标风场，将目标风场分割为多个子风场，并计算子风场的地形特征； 根据子风场的地形特征计算与样本风场子区域地形特征之间的匹配度； 根据计算的匹配度以及天气预报数据，选取相应聚类类别所训练的LSTM模型来执行目标风场的发电预测； 根据所述地形参数对各子区域范围配置地形起伏偏差，并根据地形起伏偏差提取地形特征包括： 确定任一子区域中的风机位置； 根据所述风机位置，以及所配置的地形起伏偏差，结合所述地形参数确定出地形起伏偏差超过指定偏差阈值的多条路径，其中任一条路径经过所述风机位置； 基于各条路径提取相应的地形特征。

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