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龙图腾网恭喜北京因乎智电科技有限公司申请的专利基于深度学习的风电功率预测方法及装置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：CN119813204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510299909.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于深度学习的风电功率预测方法及装置是由王菲;徐丽芳;刘钧文;李青松;史翼设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的风电功率预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的风电功率预测方法及装置，属于人工智能技术领域。方法包括：获取目标风电场与风电功率相关的历史数据；历史数据包括真实风电功率和多个参量特征数据；利用滑动窗口将历史数据按照时序进行数据分组；基于多个参量特征数据计算任意两个参量之间的相关性系数；根据相关性系数将每一个分组中多个参量上的特征数据进行特征聚合，以使具有相关性的参量特征数据进行参量间特征聚合，得到每一个分组的聚合特征；将多个分组的聚合特征和真实风电功率训练深度学习模型，利用训练好的深度学习模型进行风电功率预测。本发明能够使得深度学习模型准确学习到参量间的聚合特征，从而可以提高风电功率预测结果的准确性。

本发明授权基于深度学习的风电功率预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的风电功率预测方法，其特征在于，包括：获取目标风电场与风电功率相关的历史数据；所述历史数据包括真实风电功率和对应的多个参量特征数据；所述参量包括气象参量和风机运行参量；将设定时长作为滑动窗口，利用滑动窗口将所述历史数据按照时序进行数据分组，得到多个分组；基于所述多个参量特征数据计算任意两个参量之间的特征相关性系数；根据所述相关性系数将每一个分组中多个参量上的特征数据进行特征聚合，以使具有相关性的参量特征数据进行参量间特征聚合，得到每一个分组的聚合特征；将多个分组的聚合特征和真实风电功率作为训练样本对深度学习模型进行训练，并利用训练完成的深度学习模型进行风电功率预测；根据两个参量之间的特征相关性系数，若两个参量正相关，则确定该两个参量具有相关性；每一个分组的聚合特征的获取方式为：将该分组中每一个参量的特征数据均与具有相关性的参量的特征数据进行特征聚合，得到每一个参量聚合后的聚合数据；确定当前聚合次数是否达到设定次数，若未达到设定次数，则将每一个参量聚合后的聚合数据作为相应参量的特征数据，并继续执行本步骤以进入下一次特征聚合；若达到设定次数，则将每一个参量聚合后的聚合数据作为相应参量的聚合特征，得到该分组的聚合特征；其中，每次进行特征聚合时，是利用特征聚合的两个参量之间的相关性系数进行的；所述设定次数的确定方式为：将参量作为节点，将具有相关性的两个参量所对应的节点相连，得到拓扑图；确定拓扑图中最长路径上的节点数量；根据所述最长路径上的节点数量确定设定次数。

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