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龍圖騰網恭喜同濟大學申請的專利一種基于神經網絡的風電場風況預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117371594B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311325594.9，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種基于神經網絡的風電場風況預測方法是由郝泳濤;謝安南;張瑞雪設計研發完成，并于2023-10-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡的風電場風況預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于神經網絡的風電場風況預測方法，包括以下步驟：獲取待測時序數據，所述待測時序數據包括風電場的外界溫度、風向、風速、以及變頻器電網側有功功率的時序數據；將所述待測時序數據放入時序預測模型，獲取預測結果；其中，所述時序預測模型包括：卷積模塊，對輸入的時序數據進行特征提取獲得第一特征向量；循環神經網絡模塊，基于所述第一特征向量提取所述時序數據的序列特性，得到第二特征向量；注意力機制模塊，根據所述第二特征向量利用注意力機制分析得到第三特征向量；全連接模塊，根據所述第三特征向量生成預測結果。本發明能夠捕捉較長時間序列之間的語義關聯信息，得到比較精確的預測結果。

本發明授權一種基于神經網絡的風電場風況預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的風電場風況預測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取待測時序數據，所述待測時序數據包括風電場的外界溫度、風向、風速、以及變頻器電網側有功功率的時序數據；將所述待測時序數據放入時序預測模型，獲取所述風電場的外界溫度、風向、風速、以及變頻器電網側有功功率的預測結果；其中，所述時序預測模型包括：卷積模塊，對輸入的時序數據進行特征提取獲得第一特征向量；所述卷積模塊是卷積神經網絡，所述卷積神經網絡采用GELU激活函數；循環神經網絡模塊，基于所述第一特征向量提取所述時序數據的序列特性，得到第二特征向量；批歸一化模塊，所述批歸一化模塊置于所述卷積模塊與所述循環神經網絡模塊之間，用來將所述卷積模塊輸出的數據進行標準化處理后輸出給所述循環神經網絡模塊；注意力機制模塊，根據所述第二特征向量利用注意力機制分析得到第三特征向量；所述注意力機制模塊包括第一歸一化層，所述第一歸一化層對輸入的數據進行層歸一化處理后輸出給注意力機制層，所述注意力機制層對所述第一歸一化層輸出的數據進行分析，將分析結果經由第二歸一化層進行層歸一化化處理后輸出，所述第一歸一化層與所述第二歸一化層殘差連接；全連接模塊，根據所述第三特征向量生成預測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人同濟大學，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區四平路1239號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。