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龙图腾网获悉国网经济技术研究院有限公司;国网山东省电力公司德州供电公司申请的专利风电功率预测方法和装置、设备、存储介质及程序产品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：CN121192694B 。

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：202511726320.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权风电功率预测方法和装置、设备、存储介质及程序产品是由王晓晖;李培栋;卢艳超;李曈;王玉洁;刘佳;马霄雪;王杰;朱瀚丞设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电功率预测方法和装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种风电功率预测方法和装置、设备、存储介质及程序产品，属于风电功率预测技术领域。该方法包括：采集多维气象数据和历史功率数据，并对所述多维气象数据和所述历史功率数据进行预处理，得到候选数据序列；构建TimesNet时序提取模块，并基于所述候选数据序列和所述TimesNet时序提取模块，得到第一风电功率预测结果；构建STAR通道建模模块，并基于所述候选数据序列和所述STAR通道建模模块，得到第二风电功率预测结果；计算动态权重，根据所述动态权重对所述第一风电功率预测结果和所述第二风电功率预测结果进行自适应加权融合，得到未来风电功率预测结果。本申请实施例能够提升风电功率预测的精度。

本发明授权风电功率预测方法和装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种风电功率预测方法，其特征在于，包括： 采集多维气象数据和历史功率数据，并对所述多维气象数据和所述历史功率数据进行预处理，得到候选数据序列； 构建TimesNet时序提取模块，并基于所述候选数据序列和所述TimesNet时序提取模块，得到第一风电功率预测结果；所述TimesNet时序提取模块用于通过快速傅里叶变换自适应识别风电数据中的多重周期模式，并将一维时序数据转换为二维张量以提取周期内与周期间的局部特征； 构建STAR通道建模模块，并基于所述候选数据序列和所述STAR通道建模模块，得到第二风电功率预测结果；所述STAR通道建模模块用于采用中心化信息聚合与重分布机制，通过全局核心节点协调所述多维气象数据中多个变量间的信息交换，以建模气象因素与功率间的非线性耦合关系； 计算动态权重，根据所述动态权重对所述第一风电功率预测结果和所述第二风电功率预测结果进行自适应加权融合，得到未来风电功率预测结果； 其中，所述多维气象数据包括10米高度风速、10米高度风向、30米高度风速、30米高度风向、50米高度风速、50米高度风向、轮毂高度风速、轮毂高度风向、气温、大气压及相对湿度共11个气象特征要素；所述历史功率数据包括风电机组的实际发电功率输出；所述多维气象数据和所述历史功率数据的时间分辨率均为15分钟；所述对所述多维气象数据和所述历史功率数据进行预处理，得到候选数据序列，包括：将所述多维气象数据和所述历史功率数据合并，得到多维时间序列；对所述多维时间序列进行数据清洗，得到清洗序列；对所述清洗序列进行Z-score标准化，得到候选数据序列； 所述风电功率预测方法还包括：采用均方误差损失函数计算未来风电功率预测结果的总体损失值，通过反向传播算法把所述总体损失值反向回传给TimesNet时序提取模块和STAR通道建模模块；根据所述总体损失值调整所述TimesNet时序提取模块和所述STAR通道建模模块内部的全部可学习参数。

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