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龙图腾网获悉中国科学技术大学;中国电力科学研究院有限公司申请的专利大语言模型驱动融合物理预报场的风电功率预测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：CN120597235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510730307.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权大语言模型驱动融合物理预报场的风电功率预测方法是由刘磊;陈康;王勃;王钊;陈帅;刘腾渊;李斌设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本大语言模型驱动融合物理预报场的风电功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种大语言模型驱动融合物理预报场的风电功率预测方法，涉及风电功率预测领域。本发明融合了物理预报场数据作为历史输入和未来修正，能够有效利用大语言模型神经网络架构学习历史输入的数据模式，预测未来风电功率，获得预测精度上的大幅提升。所提出的自适应注意力分解方法，用于多变量信息解耦，该方法可以有效解决传统模型中多个变量信息耦合在一个嵌入中导致的信息耦合和高维演化复杂化，有效聚合多变量之间的关联性，分离嵌入编码，提升预测性能。此外，使用自回归预测方法对未来风电功率进行预测，和大语言模型的预训练方式保持一致，充分开发大语言模型能力，综合提升了风电功率预测精准度。

本发明授权大语言模型驱动融合物理预报场的风电功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型驱动融合物理预报场的风电功率预测方法，其特征在于，包括： 获取并预处理风电场的历史功率、物理预报场数据对应的历史气候变量和未来气候变量； 基于风电场的历史功率、历史气候变量，构建历史输入；以及基于未来气候变量，构建未来输入； 对历史输入和未来输入进行非重叠分割，并对分割后变量进行特征提取和语义编码，分别获取对应的历史嵌入编码和未来嵌入编码； 对历史嵌入编码和未来嵌入编码进行自适应注意力分解，通过位置编码和多头缩放点积注意力机制，分别获取对应的解耦嵌入编码； 将历史的解耦嵌入编码作为预训练大语言模型的输入，预测未来时刻的分解嵌入编码，并将其进行合并； 通过多头交叉注意力机制，融合未来的解耦嵌入编码对合并后的嵌入编码进行修正，以解码获取风电场在未来时刻的预测功率； 对于输入嵌入E，表示为沿时间维度P的序列；所述自适应注意力分解，包括： 通过引入可学习嵌入，自适应注意力分解利用多头缩放点积注意力机制计算分解后的嵌入，如下式所示： 其中，表示可学习嵌入，表示实数集，K表示分解嵌入数目，D表示向量维度；表示位置嵌入，V表示输入变量数目；Q、K和V分别表示查询矩阵、键矩阵和值矩阵；矩阵WQ，WK，WV均表示可学习的权重矩阵，用于将输入嵌入和可学习嵌入投影到注意力空间中；D'表示键空间的维度；i表示输入嵌入的索引； 使用注意力计算出分解后的解耦嵌入编码，如下式所示： 其中，是解耦后的变量编码；Attention表示注意力函数；softmax表示激活函数；上标T表示转置； 收集各个输入嵌入对应的解耦嵌入，沿着时间维度P进行重新组合，获取最终的解耦嵌入编码。

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