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龍圖騰網恭喜東北電力大學;國網吉林省電力有限公司經濟技術研究院;中國電力科學研究院有限公司申請的專利計及顯著天氣信息演變規律的長預見期風電集群功率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：CN119419779B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202411559265.5，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權計及顯著天氣信息演變規律的長預見期風電集群功率預測方法是由楊茂;牛甲俊;江任賢;孫勇;王勃;王釗;王錚;王姝設計研發完成，并于2024-11-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本計及顯著天氣信息演變規律的長預見期風電集群功率預測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于風力發電預測技術領域，以現有長預見期數值天氣預報的可用性差作為切入點，提出了計及顯著風過程演變規律及電量約束的長預見期風電集群功率預測方法。考慮自相關分析的顯著風過程識別方法預測未來的功率趨勢；探求基于變分模態分解和多元線性回歸模型的電量預測8?15天電量預測方法；建立電量?功率?趨勢關系，使用歷史相似趨勢過程匹配方法，實現功率重構完成預測。本發明提出的方法是一種考慮電量和功率趨勢，適用長預見期的預測方法。本模型計算簡單、預測性能高、物理意義清晰、預測結果有效、實用性強。

本發明授權計及顯著天氣信息演變規律的長預見期風電集群功率預測方法在權利要求書中公布了：1.一種計及顯著天氣信息演變規律的長預見期風電集群功率預測方法，其特征在于，所述方法包括：對功率序列以及風速序列分別進行自相關分析及天氣演變規律表征，得到功率趨勢序列和風速趨勢序列；基于所述功率趨勢序列和風速趨勢序列，對功率趨勢和電量進行預測，得到預測功率趨勢和預測電量；基于電量約束下的歷史相似趨勢過程匹配，得到功率預測值；對功率序列以及風速序列分別進行自相關分析及天氣演變規律表征，得到功率趨勢序列和風速趨勢序列，包括：通過如下公式計算功率序列或風速序列的自相關系數： 式中，ρik為第i天滯后k個時間點的功率序列或風速序列的自相關系數，i為天數，k為滯后時間點個數，N為序列時間點個數，t為序列時間點，xit為第i天中t時刻的風電功率值或風速值，為第i天功率序列或風速序列的均值，xit-k為第i天中滯后t時刻k個時間點的風電功率值或風速值；基于所述計算功率序列或風速序列的自相關系數，通過如下公式計算功率序列或風速序列的天平均自相關系數； 式中，為功率序列或風速序列的天平均自相關系數，n為總天數；根據功率序列或風速序列的天平均自相關系數，確定用于劃分功率序列或風速序列的窗口長度；基于所述功率序列或風速序列的窗口長度，對所述功率序列和風速序列進行天氣演變規律表征，得到功率趨勢序列和風速趨勢序列；基于所述功率序列或風速序列的窗口長度，對所述功率序列和風速序列進行天氣演變規律表征，得到功率趨勢序列和風速趨勢序列，包括：分別對功率序列和風速序列進行線性擬合，得到第一線段和第二線段；取第一線段和第二線段的斜率分別作為第一天氣過程量化指標和第二天氣過程量化指標的第一元素；基于所述功率序列和風速序列的窗口長度，確定第一時間窗口和第二時間窗口；每個第一時間窗口內最后一個值減去第一個值作為第一天氣過程量化指標的第二元素，每個第二時間窗口內最后一個值減去第一個值作為第二天氣過程量化指標的第二元素；根據第一天氣過程量化指標的第二元素與第一元素來確定功率序列的變化趨勢，通過第二天氣過程量化指標的第二元素與第一元素來確定風速序列的變化趨勢；將功率序列和風速序列的變化趨勢分別量化表征后形成功率趨勢序列和風速趨勢序列。

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東北電力大學;國網吉林省電力有限公司經濟技術研究院;中國電力科學研究院有限公司，其通訊地址為：132012 吉林省吉林市船營區長春路169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”。