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龙图腾网恭喜中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利基于格拉姆矩阵和卷积神经网络的风电超短期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：CN113988394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111226793.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于格拉姆矩阵和卷积神经网络的风电超短期功率预测方法是由董雪;赵生校;王尼娜;陈晓锋;赵岩;陆艳艳;卢迪;赵宏伟;刘磊设计研发完成，并于2021-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于格拉姆矩阵和卷积神经网络的风电超短期功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于格拉姆矩阵和卷积神经网络的风电超短期功率预测方法。适用于风力发电功率预测领域。本发明所采用的技术方案是：一种基于格拉姆矩阵和卷积神经网络的风电超短期功率预测方法，其特征在于：获取历史风速、历史风向和历史功率，包括待预测时刻之前n个时刻的风速、风向和功率；对历史功率数据进行VMD分解，获得m个不同中心频率的特征信号；对历史风速、历史风向和特征信号进行归一化处理；对归一化后的历史风速、历史风向和特征信号进行数据融合，并基于数据融合得到的数据构造格拉姆矩阵；将格拉姆矩阵输入经训练的风电功率预测模型，得到功率预测结果；所述风电功率预测模型基于卷积神经网络构建。

本发明授权基于格拉姆矩阵和卷积神经网络的风电超短期功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于格拉姆矩阵和卷积神经网络的风电超短期功率预测方法，其特征在于：获取历史风速、历史风向和历史功率，包括待预测时刻之前n个时刻的风速、风向和功率；对历史功率数据进行VMD分解，获得m个不同中心频率的特征信号；对历史风速、历史风向和特征信号进行归一化处理；对归一化后的历史风速、历史风向和特征信号进行数据融合，并基于数据融合得到的数据构造格拉姆矩阵；将格拉姆矩阵输入经训练的风电功率预测模型，得到功率预测结果；所述风电功率预测模型基于卷积神经网络构建；所述对归一化后的历史风速、历史风向和特征信号进行数据融合，包括：历史风速和历史风向经归一化后获得2个1*n的向量，特征信号经归一化后获得m个1*n的向量；将历史风速、历史风向和特征信号数据融合，得到m+2个1*n的向量；所述基于数据融合得到的数据构造格拉姆矩阵，包括：将数据融合得到的m+2个1*n的向量进行展开后，获得m+2*n个1*1的向量；对m+2*n个1*1的向量进行格拉姆矩阵的构造，获取1个m+2*n*m+2*n的矩阵。

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