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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利基于多尺度时空关联的风电场机群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：CN119674966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510196822.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于多尺度时空关联的风电场机群功率预测方法及系统是由孟安波;黄自谦;邹鹏立;刘宏蕙;关茹芳设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度时空关联的风电场机群功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风电功率预测技术领域，公开了一种基于多尺度时空关联的风电场机群功率预测方法及系统，方法包括获取各风机的运行数据、环境数据和地理位置数据，并进行预处理，生成基础特征矩阵；构建地理位置矩阵、历史风速相似关联矩阵和尾流效应动态关系矩阵；通过空间特征融合单元对基础特征矩阵进行多尺度时空关联建模，并与尾流效应动态关系矩阵进行融合，生成多尺度动态关系矩阵；对风机的入度邻居节点和出度邻居节点进行信息聚合，生成每个风机的节点嵌入表示；将每个风机的节点嵌入表示输入多尺度时间卷积神经网络预测模型进行处理，得到风电功率预测值。本发明解决了传统方法对风机间时空相关性建模不全面的问题，提升了功率预测精度。

本发明授权基于多尺度时空关联的风电场机群功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度时空关联的风电场机群功率预测方法，其特征在于，包括：获取目标风电场中各风机的运行数据、环境数据和地理位置数据，并进行预处理，生成基础特征矩阵；构建表征风机间空间关联的地理位置矩阵、表征气象演化相似性的历史风速相似关联矩阵，以及表征动态尾流效应的尾流效应动态关系矩阵；基于地理位置矩阵和历史风速相似关联矩阵，通过空间特征融合单元对基础特征矩阵进行多尺度时空关联建模，并与尾流效应动态关系矩阵进行融合，生成多尺度动态关系矩阵，包括：基于地理位置矩阵和历史风速相似关联矩阵，利用图卷积神经网络对基础特征数据的特征矩阵K进行图卷积处理，得到中间特征表示H，其表达式如下所示： 其中，和分别为归一化的地理位置矩阵和历史风速相似关联矩阵，I为单位矩阵，D是度矩阵，WP和WS分别为地理位置和历史风速相似关联的权重矩阵，σ为激活函数；将中间特征表示H输入到门控融合单元进行处理并进行线性变换后，与尾流效应动态关系矩阵加权求和，得到多尺度动态关系矩阵，其表达式如下所示： 其中，为更新门的输出，Uz为权重参数，bz为偏置参数，r为重叠门的输出，Ur为权重参数，br为偏置参数，表示进行双曲正切变换，为经过重置门和双曲正切变换处理后的中间特征表示；根据所述多尺度动态关系矩阵，分别对风机的入度邻居节点和出度邻居节点进行信息聚合，生成每个风机的节点嵌入表示；将每个风机的节点嵌入表示输入训练好的多尺度时间卷积神经网络预测模型进行预测处理，得到风电功率预测值。

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