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龙图腾网恭喜国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司;国家电网有限公司西北分部申请的专利一种覆冰状态下的短期风电功率组合预测方法及系统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：CN119273192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411803205.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种覆冰状态下的短期风电功率组合预测方法及系统是由叶闻杰;任景;戴则梅;张小东;涂孟夫;高敏;谷宇豪;唐成虹;柏琳设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种覆冰状态下的短期风电功率组合预测方法及系统在说明书摘要公布了：一种覆冰状态下的短期风电功率组合预测方法及系统，基于历史气象数据及功率数据，构建覆冰标签数据集，建立覆冰辨识模型；结合多源气象预报，获取场站中风机风速，构建风机结冰增长模型；基于不同风速、覆冰程度及风机类型，构建覆冰风机CFD仿真模型，并通过仿真计算，构建风机覆冰下风速功率修正系数表；基于不同的机器学习模型至少建立两个功率预测模型，构建并训练短期风电功率组合预测模型；通过覆冰辨识与结冰增长模型，结合风机覆冰下风速‑功率修正系数表，计算覆冰场站逐时功率修正系数，基于短期风电功率组合预测模型，计算覆冰状态下功率预测值。本申请能够提高覆冰风机功率预测的准确性，更高效更精准获得场站出力。

本发明授权一种覆冰状态下的短期风电功率组合预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种覆冰状态下的短期风电功率组合预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于历史气象数据及功率数据，构建覆冰标签数据集，建立覆冰辨识模型；结合多源气象预报，获取场站中风机风速，构建风机结冰增长模型；基于不同风速、覆冰程度及风机类型，构建覆冰风机CFD仿真模型，获取覆冰风机功率特性曲线，并通过仿真计算，构建风机覆冰下风速功率修正系数表；基于不同的机器学习模型至少建立两个功率预测模型，采用IPSO算法和或BO算法优化模型参数，将经至少两个机器学习模型交叉验证的验证结果堆叠得到的预测结果作为新的训练数据集，通过元模型进行训练得到短期风电功率组合预测模型；通过覆冰辨识与结冰增长模型，结合风机覆冰下风速-功率修正系数表，计算覆冰场站逐时功率修正系数，基于冰场站逐时功率修正系数对短期风电功率组合预测模型输出的功率预测值进行修正，得到覆冰状态下风电功率预测值；按照如下公式，计算覆冰场站的覆冰功率修正系数值： 其中，为第i时刻覆冰期间场站覆冰功率修正系数值，为覆冰期间第i时刻风机k的功率修正系数值，为风机k的额定容量，n为场站总风机数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司;国家电网有限公司西北分部，其通讯地址为：210003 江苏省南京市江宁区经济技术开发区诚信大道19号2幢；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。