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龙图腾网恭喜南京河海南自水电自动化有限公司申请的专利基于核极限学习机的短期光伏、风机功率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：CN119005456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411488890.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于核极限学习机的短期光伏、风机功率预测方法及系统是由孙朝霞;李俊梅;程丹丹;陈福锋;李书明;刘创;刘艳娜;朱岳龙;王鑫;吴雨宸;王锐;王士顺;文一凡;邱超;周懿;汤帅健;毕桐玥;仲伟年;徐鑫;郭恩见设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于核极限学习机的短期光伏、风机功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于核极限学习机的短期光伏、风机功率预测方法及系统，涉及光伏功率预测技术领域，包括：收集光伏和风机的历史功率输出数据以及历史气象数据；定义时间序列窗口，提取历史功率输出数据特征和历史气象数据特征；基于径向基函数构建核极限学习机模型，进行短期功率预测。本发明提供的基于核极限学习机的短期光伏、风机功率预测方法提升了预测模型的准确性和自适应性。能够更准确地捕捉和学习功率输出与气象条件之间复杂的非线性关系，从而提高预测的准确度。使得运营维护团队能够及时做出反应，优化维护和检修计划。优化了能源生产的效率并优化电网的负荷分配，在确保电网稳定的同时，提升经济效益。

本发明授权基于核极限学习机的短期光伏、风机功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于核极限学习机的短期光伏、风机功率预测方法，其特征在于，包括：收集光伏和风机的历史功率输出数据以及历史气象数据；定义时间序列窗口，提取历史功率输出数据特征和历史气象数据特征；基于径向基函数构建核极限学习机模型，进行短期功率预测；所述提取历史功率输出数据特征包括对于每一个预测时间点t，设定窗口大小W，在每个窗口内计算功率的平均值和标准差，基于功率的平均值和标准差确定功率偏度和功率峰度；构建多变量线性回归模型，预测短期内数据的变化趋势；所述平均值表示为， 其中，μ表示时间窗口内的数据平均值，W表示时间窗口的长度，t表示当前时间点，i表示索引，用于遍历窗口内的时间点，xi表示时间点i的数据观测值；所述标准差表示为， 其中，σ表示时间窗口内数据的标准差，xi表示时间点i的数据观测值，μ表示已定义的平均值；所述确定功率偏度和功率峰度表示为， 其中，Skew表示偏度，衡量数据分布的不对称性，Kurt表示峰度，衡量数据分布的尖峭程度；所述多变量线性回归模型表示为，Yt＝α0+α1Skewt+α2Kurtt+∈t其中，Yt表示功率输出预测结果，α0,α1,α2表示回归模型参数，Skewt表示时间t的偏度值，Kurtt表示时间t的峰度值，∈t表示误差项。

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南京河海南自水电自动化有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江北新区星火路8号；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”。