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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于k最近邻搜索的风电功率预测误差解耦评估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：CN119250659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411792085.1，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于k最近邻搜索的风电功率预测误差解耦评估方法是由朱利鹏;郑李梦千;黄宇辰;汪涛;李佳勇;张聪设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于k最近邻搜索的风电功率预测误差解耦评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供的基于最近邻搜索的风电功率预测误差解耦评估方法，先利用计划和实际开机容量信息，计算功率校正环节导致的预测误差，然后基于阶最近邻思想，从历史运行数据中寻找与数据最接近的真实气象数据，通过阶近邻的平均近似估计环节导致的预测误差，最后基于总预测误差计算环节导致的预测误差。本发明无需直接获取风电场的预测风电转换模型，通过对风电功率预测全流程中不同环节的误差进行高可靠的量化评估，进而得到各环节的误差贡献率大小，实现对风电功率预测算法薄弱环节的精准定位。

本发明授权基于k最近邻搜索的风电功率预测误差解耦评估方法在权利要求书中公布了：1.基于最近邻搜索的风电功率预测误差解耦评估方法，其特征在于，包括：步骤S1，采集风电场气象、容量、功率数据；步骤S2，风电功率预测全流程包括环节、环节、功率校正环节，计算风电场总预测误差，对各环节导致的预测误差进行量化评估；S201，将风电场预测功率与相对应的实际功率做差，得到风电场总预测误差；S202，先计算在准确开机容量条件下的等效功率预测值，再将风电场预测功率与等效功率预测值的差值作为功率校正环节导致的预测误差；S203，构建用于快速查找最近邻的近邻模型，使用历史气象数据对近邻模型进行拟合，形成历史气象数据与历史功率数据的索引关系，利用拟合后的近邻模型对数据集中每一个样本进行最近邻搜索，找到与各样本相对应的阶近邻下的平均实际功率，得到所有样本组成的平均实际功率数据集合，将等效功率预测值与平均实际功率数据集合的差值作为环节导致的预测误差；S204，将得到的风电场总预测误差与功率校正环节导致的预测误差及环节导致的预测误差做差，得到环节导致的预测误差；步骤S3，将环节、环节、功率校正环节导致的预测误差分别进行归一化处理，得到对应环节的误差贡献率，比较三个环节的误差贡献率大小，确定风电功率预测全流程中造成预测误差的关键环节。

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