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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于卷积神经网络模型的风电场尾流及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：CN117688981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202311728507.4，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权基于卷积神经网络模型的风电场尾流及功率预测方法是由杨庆山;李天;李杭;刘震卿;权顺德设计研发完成，并于2023-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络模型的风电场尾流及功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于卷积神经网络模型的风电场尾流及功率预测方法，包括如下步骤：1基于卷积神经网络构建多风机尾流叠加预测模型，通过解析尾流模型和数值模拟生成尾流流场数据集训练并验证该模型；2根据所述多风机尾流叠加预测模型对风电场尾流的尾流速度场和湍流场及总发电功率进行预测。本发明通过采用深度学习模型技术，在保证高效计算的同时可达到接近数值模拟的尾流预测精度，依靠数据驱动的模型训练方法，可使其快速部署在各类不同的风电场中；其次，还可通过风电场的实测数据来进一步提升预测性能，避免传统的参数识别步骤，应用更加高效。

本发明授权基于卷积神经网络模型的风电场尾流及功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络模型的风电场尾流及功率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）基于卷积神经网络构建多风机尾流叠加预测模型，通过经验解析尾流模型和数值模拟生成尾流流场数据集训练并验证该模型；具体的，101）采用重复堆叠的残差网络基本模块构建多风机尾流叠加预测模型；其中，构建多风机尾流叠加预测模型的输入为单独考虑每个风机的单尾流预测结果，包括风速和湍流强度分布，通过一单风机尾流预测模型获取；该单风机尾流预测模型采用基于transformer模型和条件生成对抗式网络构建单风机尾流预测模型，并通过解析尾流模型和数值模拟生成训练数据集训练并验证该模型；102）预训练阶段：采用解析尾流模型的方法生成的尾流流场数据集对多风机尾流叠加预测模型进行初步训练；103）精调阶段：采用数值模拟方法生成的训练数据集对多风机尾流叠加预测模型进行进一步训练和验证；104）经过预训练阶段和精调阶段得到最终的多风机尾流叠加预测模型；所述的训练数据集是在不同来流、偏航角和风机布局情况下生成的尾流风速和湍流数据集；2）根据所述多风机尾流叠加预测模型对风电场尾流的尾流速度场和湍流场及总发电功率进行预测；具体的，201）设定标准参考风向，旋转风电场内的风机坐标使风机按顺序由风向的上游向下游排列；202）依照旋转后的坐标系，依次从最上游风机开始计算单尾流场，即将来流输入至所述单风机尾流预测模型中得到该最上游风机的单尾流场，然后从第二台开始，将各风机根据单风机尾流预测模型计算的单尾流场结果和前一风机的单尾流场结果共同输入至多风机尾流叠加预测模型中得到多尾流场预测结果，依次累算至最下游风机，从而得到最终尾流场结果；203）根据所述尾流场结果，通过获取在各风机叶轮截面处的坐标点上的风速信息计算每台风机的平均入流风速；204）根据各风机的入流风速依照预设的功率曲线预测每台风机的功率并得到整个风电场的发电功率。

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