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龙图腾网获悉山东科彦能源科技有限公司申请的专利一种虚拟电厂数据跟踪检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：CN120180326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510250177.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种虚拟电厂数据跟踪检测方法及系统是由吴丽娜;李涛;薛建;张峰;李宗田设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚拟电厂数据跟踪检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种虚拟电厂数据跟踪检测方法及系统，包括实时采集风速和功率时间序列；对风速和功率时间序列进行分析确认得到风速‑发电功率函数模型；根据风速‑发电功率函数模型、风速和功率时间序列确认得到每个功率数据的真实性评估值；根据向量加权算法和每个功率数据的真实性评估值赋予不同权重并进行预测得到预测功率数据；根据预测功率数据和预测时刻对应的功率数据进行对比，并基于对比结果对虚拟电厂进行跟踪检测。在本发明中通过将预测功率数据和该时刻对应的真实功率对比，能快速确认得到风力发电机的非稳态变化，能快速确认得到虚拟电厂的风力发电机持续跟踪检测异常。

本发明授权一种虚拟电厂数据跟踪检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂数据跟踪检测方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集风速和发电功率得到风速时间序列和功率时间序列； 对所述风速时间序列和所述功率时间序列进行分析确认得到风速-发电功率函数模型； 根据所述风速-发电功率函数模型、风速时间序列和功率时间序列确认得到每个功率数据的真实性评估值； 将所述风速时间序列划分为训练集和预测集； 根据向量加权算法和每个功率数据的真实性评估值对所述训练集内每个功率数据赋予不同权重，并训练预设的神经网络模型得到预测模型； 根据向量加权算法和每个功率数据的真实性评估值对所述预测集内每个功率数据赋予不同权重并输入至所述预测模型进行预测得到预测功率数据； 根据所述预测功率数据和预测时刻对应的功率数据进行对比，并基于对比结果对虚拟电厂进行跟踪检测，所述预测时刻为预测功率数据对应的时刻； 对所述风速时间序列和所述功率时间序列进行分析确认得到风速-发电功率函数模型，包括： 基于韦伯分布对风速时间序列进行分析确认每个风速数据的真实性评估值； 基于每个所述风速数据的真实性评估值和功率时间序列构建得到风速-发电功率函数模型； 基于韦伯分布对风速时间序列进行分析确认每个风速数据的真实性评估值，包括： 基于所述风速时间序列计算每个风速数据对应的时刻为韦伯中心的概率； 根据预设概率阈值对每个时刻对应的概率判断得到韦伯中心的总数目，所述韦伯中心对应的概率大于预设概率阈值； 基于韦伯中心的总数目和预设的韦伯函数构建得到待解风速函数，所述待解风速函数内包括至少一个风速参数； 基于最小二乘法对所有所述风速参数进行风速参数寻优处理，得到风速函数； 基于所述风速函数计算得到有效风速时间序列； 基于所述有效风速时间序列和风速时间序列计算得到每个风速的真实性评估值。

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