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龙图腾网恭喜浙江大学;广西大学;国家电投集团广西电力有限公司申请的专利一种基于注意力机制的多维风电功率场景生成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：CN119651609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510147884.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于注意力机制的多维风电功率场景生成方法是由万灿;龙婧璇;刘辉;胡泽春;汪涛;鞠平;黄越辉;马骞;徐长江;张金平;王勃;程乐;何志强;张开铭;陈文进设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的多维风电功率场景生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的多维风电功率场景生成方法。包括以下步骤：首先，构建历史风电功率数据集，进而训练具有编码器‑解码器结构的风电功率预测模型，获得训练完成的风电功率预测模型；然后，利用训练完成的风电功率预测模型中的编码器提取历史风电功率数据集中各样本对应的压缩特征以及特征权重，从而更新历史风电功率数据集；最后，利用编码器提取目标样本对应的压缩特征，在历史风电功率数据集中寻找与目标样本最为接近的历史样本并作为风电功率场景，场景重要度作为样本相似程度，以场景及其重要度描述未来风电功率。本发明能在不牺牲概率性能的基础上有效缩短场景生成时间，并且还能更为准确地描述未来风电功率。

本发明授权一种基于注意力机制的多维风电功率场景生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的多维风电功率场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建历史风电功率数据集，以及构建风电功率预测模型，风电功率预测模型包括相连的编码器和解码器；步骤2：利用历史风电功率数据集训练风电功率预测模型，获得训练完成的风电功率预测模型；步骤3：利用训练完成的风电功率预测模型中的编码器提取历史风电功率数据集中各样本对应的压缩特征，以及计算各压缩特征对应的特征权重，将所有压缩特征和对应的特征权重加入历史风电功率数据集，从而更新历史风电功率数据集；步骤4：由多个风电场在目标时刻下的数值天气预报和观测功率组成目标样本，利用编码器提取目标样本对应的压缩特征，根据目标样本对应的压缩特征在当前历史风电功率数据集中选择并生成当前目标样本对应的若干个风电功率场景以及场景重要度；所述步骤3具体为：步骤3.1：将历史风电功率数据集中每个样本输入到训练完成的风电功率预测模型中的编码器，编码器输出多通道的压缩特征；步骤3.2：将当前样本的不同通道上的压缩特征分别输入到训练完成的解码器中，分别获得不同通道对应的重构子特征；步骤3.3：计算每个通道的重构子特征与历史风电功率数据集中真实风电功率之间的Wasserstein距离，将每个通道的归一化的Wasserstein距离的倒数作为当前通道对应压缩特征的特征权重，遍历处理所有通道的重构子特征后，获得当前样本的多通道压缩特征以及对应的特征权重，并更新该样本；步骤3.4：重复步骤3.1-步骤3.3，遍历处理历史风电功率数据集中的其他样本，获得所有样本的多通道压缩特征以及对应的特征权重，从而更新历史风电功率数据集。

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