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龙图腾网恭喜东北电力大学;国网吉林省电力有限公司经济技术研究院;中国电力科学研究院有限公司申请的专利计及显著天气信息演变规律的长预见期风电集群功率预测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：CN119419779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411559265.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权计及显著天气信息演变规律的长预见期风电集群功率预测方法是由杨茂;牛甲俊;江任贤;孙勇;王勃;王钊;王铮;王姝设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本计及显著天气信息演变规律的长预见期风电集群功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于风力发电预测技术领域，以现有长预见期数值天气预报的可用性差作为切入点，提出了计及显著风过程演变规律及电量约束的长预见期风电集群功率预测方法。考虑自相关分析的显著风过程识别方法预测未来的功率趋势；探求基于变分模态分解和多元线性回归模型的电量预测8‑15天电量预测方法；建立电量‑功率‑趋势关系，使用历史相似趋势过程匹配方法，实现功率重构完成预测。本发明提出的方法是一种考虑电量和功率趋势，适用长预见期的预测方法。本模型计算简单、预测性能高、物理意义清晰、预测结果有效、实用性强。

本发明授权计及显著天气信息演变规律的长预见期风电集群功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种计及显著天气信息演变规律的长预见期风电集群功率预测方法，其特征在于，所述方法包括：对功率序列以及风速序列分别进行自相关分析及天气演变规律表征，得到功率趋势序列和风速趋势序列；基于所述功率趋势序列和风速趋势序列，对功率趋势和电量进行预测，得到预测功率趋势和预测电量；基于电量约束下的历史相似趋势过程匹配，得到功率预测值；对功率序列以及风速序列分别进行自相关分析及天气演变规律表征，得到功率趋势序列和风速趋势序列，包括：通过如下公式计算功率序列或风速序列的自相关系数： 式中，ρik为第i天滞后k个时间点的功率序列或风速序列的自相关系数，i为天数，k为滞后时间点个数，N为序列时间点个数，t为序列时间点，xit为第i天中t时刻的风电功率值或风速值，为第i天功率序列或风速序列的均值，xit-k为第i天中滞后t时刻k个时间点的风电功率值或风速值；基于所述计算功率序列或风速序列的自相关系数，通过如下公式计算功率序列或风速序列的天平均自相关系数； 式中，为功率序列或风速序列的天平均自相关系数，n为总天数；根据功率序列或风速序列的天平均自相关系数，确定用于划分功率序列或风速序列的窗口长度；基于所述功率序列或风速序列的窗口长度，对所述功率序列和风速序列进行天气演变规律表征，得到功率趋势序列和风速趋势序列；基于所述功率序列或风速序列的窗口长度，对所述功率序列和风速序列进行天气演变规律表征，得到功率趋势序列和风速趋势序列，包括：分别对功率序列和风速序列进行线性拟合，得到第一线段和第二线段；取第一线段和第二线段的斜率分别作为第一天气过程量化指标和第二天气过程量化指标的第一元素；基于所述功率序列和风速序列的窗口长度，确定第一时间窗口和第二时间窗口；每个第一时间窗口内最后一个值减去第一个值作为第一天气过程量化指标的第二元素，每个第二时间窗口内最后一个值减去第一个值作为第二天气过程量化指标的第二元素；根据第一天气过程量化指标的第二元素与第一元素来确定功率序列的变化趋势，通过第二天气过程量化指标的第二元素与第一元素来确定风速序列的变化趋势；将功率序列和风速序列的变化趋势分别量化表征后形成功率趋势序列和风速趋势序列。

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