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龙图腾网恭喜国家气候中心申请的专利一种基于动力气候模式的区域性次季节风能资源预测方法、电子设备、存储介质及计算机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：CN119067263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411232018.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于动力气候模式的区域性次季节风能资源预测方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品是由刘芸芸;郭增元;吕卓卓;常蕊;肖潺设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动力气候模式的区域性次季节风能资源预测方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动力气候模式的区域性次季节风能资源预测方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品，旨在提高风能资源次季节预测的准确性，尤其是在风机轮毂高度风速的预测中减少动力气候模式的误差。该方法通过分析模式输出的偏差特征，采用分位数回归技术进行误差订正，以实现对未来1至45天内风速的精确预测。本发明在实施时首先分析模式对目标区域风速的预测能力以及在次季节尺度对于不同等级风速的偏差特征。其次针对模式对不同等级风速的偏差特点，选取能够有效改进模式偏差的订正方案，从而提高对区域性次季节尺度风能资源的预测能力，提高对区域性风能资源未来演变的预测准确率。

本发明授权一种基于动力气候模式的区域性次季节风能资源预测方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于动力气候模式的区域性次季节风能资源预测方法，其特征在于，所述方法在实施时至少包括如下步骤：SS1.历史风速观测数据的获取与整理获取目标预测区域中若干代表性风电场站在设定过去时长范围内风机轮毂高度处的历史风速观测数据，并在清洗后整理为日平均风速数据；SS2.模式逐日输出数据的获取与整理获取高分辨率动力气候模式下目标预测区域在设定过去时长范围内的模式逐日输出数据，包括设定过去时长范围内通过回报方式产生的逐日滚动的对应次季节尺度的未来1~45天的预报数据，并通过空间插值和时次规整使其至少在空间、高度和时间上与历史风速观测数据相匹配；SS3.动力气候模式预报偏差特征分析基于整理后的历史风速观测数据和对应的模式逐日输出数据，选择日均方根误差为检验评估指标，评估动力气候模式对次季节尺度内不同提前预报天数下风机轮毂高度风速的偏差水平，并在此基础上进一步分析不同提前预报天数、不同风电场站、不同月份和或不同风速等级下的模式偏差分布特征；SS4.分位数回归偏差订正模型的构建与训练基于动力气候模式预报偏差特征分析结果，以模式逐日输出数据为自变量、以对应的历史风速观测数据为因变量，选择分位数回归方法并结合机器学习算法，针对不同提前预报天数、不同风电场站、不同月份和或不同风速等级，分别建立并训练分位数回归偏差订正模型，其中：所构建的分位数回归偏差订正模型采用的中位数进行误差订正，通过预报量Y的条件分位数对预报因子X进行回归，其数学表达式为： 其中，Y为预报量，；X为预报因子，；为参数向量，；为对应的误差向量，；为分位数并满足，通过给定预报量Y的分位数，并通过最小化加权残差求解分位数回归参数的估计值： 其中，为损失函数并通过示性函数Iμ确定，且示性函数Iμ满足；在分位数回归偏差订正模型的实际应用中，采用如下公式进行误差订正： 其中，CorrectQR为百分位回归订正结果，为的分位数回归结果，Ori为模式预报结果；在构建分位数回归偏差订正模型时，采用自适应分位数选择策略，根据不同提前预报天数、不同风电场站、不同月份和或不同风速等级的误差分布特征自动调整分位数的取值，同时引入深度学习技术以捕捉风速时间序列的长期依赖性和周期性特征，并通过贝叶斯优化算法自动调优模型超参数；并且在训练分位数回归偏差订正模型时，通过引入自适应学习率和动态正则化策略，以实现对不同的分位数回归模型进行差异化训练，在保障训练收敛性的同时避免模型过拟合；SS5.模式实时预报数据的误差订正与应用获取动力气候模式原始的实时预报数据，根据其提前预报天数、目标风电场站、预报月份和或预报风速等级选择相应的分位数回归偏差订正模型，通过将模式原始实时预报数据输入所选定的模型中进行误差订正而得到分位数回归订正结果，将分位数回归订正结果与模式原始预报结果进行加权融合得到最终的目标预测区域次季节尺度模式订正风速预报结果，为风能资源预测和风电场的实际运行调度提供决策支持。

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