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龙图腾网获悉西安热工研究院有限公司申请的专利基于风电场超容储能的功率预测方法、系统、设备及介质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：CN120150133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510611960.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于风电场超容储能的功率预测方法、系统、设备及介质是由李志鹏;王小辉;兀鹏越;寇水潮;康祯;王华卫;高峰;杨沛豪设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于风电场超容储能的功率预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及了风电场功率预测技术领域，具体涉及了基于风电场超容储能的功率预测方法、系统、设备及介质。本方法包括获取风电场历史时刻的实际输出功率值数据，形成数据集；构建预测模型，基于数据集中的数据预测模型进行训练；获取当前时刻风电场的输出功率值数据，将当前时刻风电场的输出功率值数据输入至训练好的预测模型中，对该风电场的下一时刻功率值进行预测；其中预测模型采用规律化聚合移动算法构建得到。该预测方法能够精准的预测出下一时刻的输出功率值。

本发明授权基于风电场超容储能的功率预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于风电场超容储能的功率预测方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻风电场的输出功率值数据，将当前时刻风电场的输出功率值数据输入至训练好的预测模型中，对当前时刻风电场的下一时刻功率值进行预测，得到下一时刻预测功率值； 利用下一时刻的预测功率值以及历史时刻的实际输出功率值，输入至训练好的预测模型中，预测得到设定时间段的输出功率值； 利用概率误差补偿系数与预测得到设定时间段的输出功率值进行修正，得到功率预测结果； 所述训练好的预测模型的训练方法包括：获取风电场历史时刻的实际输出功率值数据，形成数据集；构建预测模型，基于数据集中的数据对预测模型进行训练，得到训练好的预测模型，所述预测模型采用规律化聚合移动算法构建得到；所述规律化聚合移动算法为： 式中，ym为第m时刻的预测功率值，ym-i为前m-i时刻的输出功率值，ym-n为前m-n时刻的输出功率值，si为前m-i时刻输出功率值对应的斜率系数，i=1,2,3,...,n，n为数据集中的实际输出功率值数据的总数量； 所述斜率系数为： 式中，Mid（）为斜率的平均值， ...分别表示两个输出功率值之间的时间间隔； 所述数据集中的实际输出功率值数据的总数量n的确定方法为： 首先根据历史m-4~m-1时刻的输出功率值数据进行判断，当满足判别条件时，则数据集中的输出功率值数据数量为4，若不满足，利用m-5~m-2时刻的输出功率值数据进行判断，若满足判别条件时，则的输出功率值数据数量为5，否则继续根据判别条件进行判断，直至满足判别条件，所述判别条件为： 式中，为历史前m-n时刻的输出功率值数据，为历史前m-（n-1）时刻的输出功率值数据，为历史前m-（n-2）时刻的输出功率值数据，为历史前m-（n-3）时刻的输出功率值数据，m为预测时刻。

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