青岛铁投能源科技有限公司刘伟民获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛铁投能源科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的风电场调控方法、系统、电子设备及存储介质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：CN121124107B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511244475.X，技术领域涉及：H02J3/11；该发明授权一种基于神经网络的风电场调控方法、系统、电子设备及存储介质是由刘伟民;赵亮;曾庆波;耿小杰;薛震;孙珂;张锴强;姜中惠设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络的风电场调控方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于风力发电技术领域，提供了一种基于神经网络的风电场调控方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：原始数据集采集、调控指令评估分类、神经网络模型训练以及风电场调控模型调控；本发明通过利用原始数据集中相邻两组数据对预设调控策略生成的调控指令进行评估，实现了对预设调控策略的实时分析，生成的数据集为后续基于历史效果的模型训练提供了基础；通过利用带有标签的数据对预构建的神经网络模型进行训练，优化了指令的判断逻辑，提高了模型对不同波段的动态调控能力、历史调控数据经验的开发程度以及系统运行的稳定性。
本发明授权一种基于神经网络的风电场调控方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的风电场调控方法，其特征在于，包括： 利用预设控制策略对目标风电场进行调控，并采集调控过程中并网点的运行数据以及所述控制策略生成的调控指令，得到原始数据集； 根据所述原始数据集中相邻时刻的所述运行数据对所述调控指令进行评估分类，得到标签数据集；所述标签数据集包括：时间戳、所述运行数据、所述调控指令、评估等级以及工况状态； 利用所述标签数据集对预构建的神经网络模型进行训练，得到风电场调控模型；所述神经网络模型包括：依次连接的输入层、工况感知双注意力层、分域LSTM层、指令生成层； 将所述并网点新采集的所述运行数据输入到所述风电场调控模型中进行指令生成，得到优化调控指令，并将所述优化调控指令更新到所述目标风电场。
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