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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风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及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：CN117251728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311149117.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及设备是由王青天;钟明;安娜;杨宁;王春森;李小翔;黄思皖;张燧;温晗秋子;史鉴恒;王宝岳设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开提出一种风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及设备，方法包括：获取多条训练数据，其中，每条训练数据包括每天中多个时间点的多种机组运行数据构成的第一矩阵、多种测风塔数据构成的第二矩阵、多种气象预报数据构成的第三矩阵，并分别将每条训练数据的第一矩阵、第二矩阵以及第三矩阵作为特征图并进行融合处理，以得到训练特征图，以及分别将训练特征图输入至初始网络模型，以输出多个时间点的多个预测功率，利用预设损失函数基于多个时间点的实际功率和预测功率计算目标损失值，并参考目标损失值对初始网络模型进行优化直至收敛，得到发电功率预测模型，从而能够利用发电功率预测模型准确预测风电机组的发电功率。

本发明授权风电机组发电功率预测模型训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种风电机组发电功率预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多条训练数据，其中，每条训练数据包括每天中多个时间点的多种机组运行数据构成的第一矩阵、多种测风塔数据构成的第二矩阵、多种气象预报数据构成的第三矩阵； 分别将每条训练数据的所述第一矩阵、所述第二矩阵以及所述第三矩阵作为特征图并进行融合处理，以得到训练特征图；以及分别将所述训练特征图输入至初始网络模型，以输出多个时间点的多个预测功率； 利用预设损失函数基于多个时间点的实际功率和所述预测功率计算目标损失值，并参考所述目标损失值对所述初始网络模型进行优化直至收敛，得到发电功率预测模型； 所述利用预设损失函数基于多个时间点的实际功率和所述预测功率计算损失值，包括： 将所述多个时间点划分为新能源大发时段、用电高峰时段、其它时段； 基于所述新能源大发时段内多个时间点的实际功率和预测功率计算第一损失值，并基于所述用电高峰时段内多个时间点的实际功率和预测功率计算第二损失值，并基于所述其它时段内多个时间点的实际功率和预测功率计算第三损失值；以及将所述第一损失值、第二损失值以及第三损失值进行累加，得到所述目标损失值。

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