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龙图腾网获悉北京东润环能科技股份有限公司申请的专利风电场覆冰功率预测模型的训练方法和计算机设备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：CN120216996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510694774.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权风电场覆冰功率预测模型的训练方法和计算机设备是由任岩;谷宗鹏;刘鲁宁设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电场覆冰功率预测模型的训练方法和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明涉及清洁能源技术领域，公开了一种风电场覆冰功率预测模型的训练方法和计算机设备，方法包括：获取目标风电场站的历史预测功率数据、历史实测功率数据和历史气象数据作为特征数据集；对特征数据集进行覆冰筛选和分组，得到覆冰标签数据集；基于序列数据的数值特征和或相邻的序列数据的变化特征对覆冰标签数据集进行覆冰开始日和覆冰结束日检测，得到覆冰时间段；基于覆冰时间段对覆冰标签数据集进行筛选，得到覆冰数据集；将覆冰数据集输入至预先构建好的预设模型中进行模型训练，直至预设模型收敛，得到风电场覆冰预测模型；能够基于序列数据的数值特征或变化特征考虑覆冰情况下的明显的前驱性和后继性进行数据集筛选和覆冰预测。

本发明授权风电场覆冰功率预测模型的训练方法和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种风电场覆冰功率预测模型的训练方法，其特征在于，所述风电场覆冰功率预测模型的训练方法包括： 获取目标风电场站的历史预测功率数据、历史实测功率数据和历史气象数据作为特征数据集； 对所述特征数据集进行覆冰筛选和分组，得到覆冰标签数据集；其中，所述覆冰标签数据集包括依照第一预设滑动窗口和第一预设滑动步长分组的多组序列数据； 基于所述序列数据的数值特征和或相邻的所述序列数据的变化特征对所述覆冰标签数据集进行覆冰开始日和覆冰结束日检测，得到覆冰时间段，具体包括： 基于所述序列数据的数值特征和或相邻的所述序列数据的变化特征对所述覆冰标签数据集进行覆冰开始日检测，得到覆冰开始日期； 基于所述覆冰开始日期后的序列数据的数值特征或变化特征进行覆冰结束日检测，得到与各所述覆冰开始日期匹配的覆冰结束日期； 基于各所述覆冰开始日期和对应的所述覆冰结束日期的历史气象数据的数值特征确定所述覆冰开始日期对应的覆冰开始时刻和所述覆冰结束日期对应的覆冰结束时刻； 将所述覆冰开始时刻和所述覆冰结束时刻作为所述覆冰时间段的起始时刻和结束时刻，得到所述覆冰时间段； 基于所述覆冰时间段对所述覆冰标签数据集进行筛选，得到覆冰数据集；其中，所述覆冰数据集包括覆冰时间段对应的所述历史气象数据和回归标签列，所述回归标签列通过所述覆冰时间段对应的所述历史预测功率数据和所述历史实测功率数据确定； 将所述覆冰数据集输入至预先构建好的预设模型中进行模型训练，在模型训练的过程中，学习所述覆冰时间段内的所述历史气象数据和所述回归标签列的对应关系，直至所述预设模型收敛，得到风电场覆冰预测模型。

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