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龙图腾网恭喜中国农业大学申请的专利一种用于寒潮小样本情况下的风机出力损失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：CN114943174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210406086.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种用于寒潮小样本情况下的风机出力损失预测方法是由叶林;李奕霖;李卓;裴铭;赵永宁设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于寒潮小样本情况下的风机出力损失预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于寒潮小样本情况下的风机出力损失预测方法。为了弥补当前寒潮等极端天气状况下对风机出力损失预测研究的不足，一方面，扩充寒潮等极端天气状况的数据量，为风机出力损失预测提供一个广阔坚实的数据基础；另一方面，建立风机出力损失的预测模型，预测出寒潮发生时的风机出力损失。该方法采用元学习‑对抗生成网络对寒潮时期的各项所需数据进行扩充和增强，分别研究寒潮时期和正常时期各气象因子对风机出力影响机理，建立两个模型分别预测得到极端天气状况下和非极端天气状况下的风机出力值，两者相减得到风机出力的损失值。通过该方法，可在应对寒潮事件发生时对风机出力提供充分的预估分析，并给出恰当适时的响应策略。

本发明授权一种用于寒潮小样本情况下的风机出力损失预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于寒潮小样本情况下的风机出力损失预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建一个判别寒潮事件发生的寒潮气象表征向量，定义典型气象变化参数以及判别阈值；S2:构建一个包含NWP日前一天气象预报值和风机出力值的数据集；S3：根据NWP气象因子对风机出力值的影响程度大小，分别选取对风机出力影响程度最大的气象因素作为典型特征，构建典型特征集合；S4：对寒潮天气状况下的数据集进行扩充；对正常天气状况下的样本进行随机欠采样处理；S5:根据S4中获得的扩充后的寒潮天气状况下的样本集和随机欠采样得到的正常天气状况下的样本集，分别建立网络映射；训练得到寒潮和正常天气神经网络模型；S6:将NWP中的寒潮典型气象因素集合输入S5中的寒潮模型中，正常天气的典型气象因素集数据输入进S5中的正常天气模型中，分别得到两个风机出力预测值;将得到的正常天气状况下和寒潮天气状况下的风机出力预测值相减，得到寒潮天气状况下的风机出力损失预测值。

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