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龙图腾网获悉湖南工商大学;中南大学申请的专利一种基于气象模糊因子驱动的两阶段风电功率多步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：CN121434584B 。

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：202512039882.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于气象模糊因子驱动的两阶段风电功率多步预测方法是由施光泽;伍正涛;夏娜;胡东滨;张军号;徐雪松设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气象模糊因子驱动的两阶段风电功率多步预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及了一种基于气象模糊因子驱动的两阶段风电功率多步预测方法。该方法包括：将风电场实测数据预处理后，获取数据集；根据数据集构建功率预测样本，并对样本中标准化后的功率序列进行变分模态分解，获取本征模态函数；通过门控循环对各本征模态函数进行预测，获取第一阶段的功率预测结果，并根据该结果与真实数据构建误差序列和误差预测样本；通过CEEMDAN对误差预测样本进行分解，引入多级小波通道交叉注意力机制建模，获取总误差预测序列；通过模糊修正机制，结合气象因子对总预测误差进行动态加权修正，获得全年度预测序列。该方法在不同时间尺度和不同季节条件下保持较为一致的预测性能，大幅提升了预测可靠性与可解释性。

本发明授权一种基于气象模糊因子驱动的两阶段风电功率多步预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于气象模糊因子驱动的两阶段风电功率多步预测方法，其特征在于：步骤S1、采集风电场实测数据，对其进行预处理后，获取数据集； 步骤S2、根据数据集构建功率预测样本，并对样本中标准化后的功率序列进行变分模态分解，获取具有有限带宽的本征模态函数； 步骤S3、通过门控循环单元对各本征模态函数进行预测，获取第一阶段的功率预测结果，并根据该预测结果与真实数据，构建误差序列和误差预测样本； 步骤S4、通过CEEMDAN对误差预测样本进行分解，进行融合多级小波通道交叉注意力的编码器-解码器GRU时序建模，获取总误差预测序列； 步骤S5、通过模糊修正机制，结合气象因子对总预测误差进行动态加权修正，获得全年度预测序列； 所述结合气象因子对总预测误差进行动态加权修正的过程为：步骤S5-1、通过二维规则矩阵综合气象因子中风切变与风向扩散的联合作用，映射出动态修正系数； 步骤S5-2、根据动态修正系数，通过加权平均生成门控修正因子，使补偿幅度随工况强度自适应调整。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南工商大学;中南大学，其通讯地址为：410006 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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