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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司;宁夏金信光伏电力有限公司申请的专利模型的训练方法和装置、用于预测风电功率的方法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：CN117151248B 。

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：202311117254.7，技术领域涉及：G06N20/10；该发明授权模型的训练方法和装置、用于预测风电功率的方法是由王芸靖;钟明;安娜;杨宁;王春森;任立兵;黄思皖;王宝岳;史鉴恒设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的训练方法和装置、用于预测风电功率的方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种风电功率预测模型的训练方法和装置、用于预测风电功率的方法，涉及人工智能技术领域，其中，方法包括：获取样本风电机组在运行时的多组历史监测数据和对应的实际输出功率；对任一组历史监测数据进行特征提取，以获取对应的关键特征；基于各关键特征和对应的实际输出功率，对预测模型进行模型训练，以得到经过训练的预测模型；其中，预测模型为支持向量回归SVR模型。由此，可以实现对风电功率预测模型的训练，可以提升模型的预测效果，即提升模型预测结果的准确性和可靠性。

本发明授权模型的训练方法和装置、用于预测风电功率的方法在权利要求书中公布了：1.一种风电功率预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本风电机组在运行时的多组历史监测数据和对应的实际输出功率； 对任一组历史监测数据进行特征提取，以获取对应的关键特征； 基于各所述关键特征和对应的实际输出功率，对预测模型进行模型训练，以得到经过训练的预测模型；其中，所述预测模型为支持向量回归SVR模型； 所述基于各所述关键特征和对应的实际输出功率，对预测模型进行模型训练，以得到经过训练的预测模型，包括： 基于所述关键特征和所述样本风电机组的实际输出功率，对所述预测模型进行基于海鸥优化算法的模型训练，以得到经过训练的预测模型； 所述基于所述关键特征和所述样本风电机组的实际输出功率，对所述预测模型进行基于海鸥优化算法的模型训练，以得到经过训练的预测模型，包括： 对海鸥优化算法的海鸥种群进行初始化，以得到初始种群；其中，所述海鸥种群中每个海鸥的位置值表征所述预测模型的超参数的取值； 基于所述关键特征和所述样本风电机组的实际输出功率，以及所述初始种群，对所述预测模型进行基于所述海鸥优化算法的不大于设定迭代次数的迭代过程，以在任一轮所述迭代过程中基于各所述海鸥的适应度值对所述海鸥种群中的最优海鸥进行更新；其中，所述最优海鸥是基于所述海鸥种群中各海鸥的适应度值确定的；任一所述海鸥的适应度值是将所述关键特征输入采用相应海鸥的位置值的预测模型，根据所述预测模型的输出以及所述样本风电机组的实际输出功率，采用目标函数确定的。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司;宁夏金信光伏电力有限公司，其通讯地址为：102209 北京市昌平区北七家未来科技城华能人才创新创业基地实验楼A楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。