買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉昆明理工大學申請的專利一種集成提升模式的多頭自注意力海上風電超短時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：CN116050621B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202310049281.9，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種集成提升模式的多頭自注意力海上風電超短時功率預測方法是由駱釗;吳諭侯;朱家祥;王鋼;沈鑫;楊林燕;田肖;董晨鳴;聶靈峰;羅蒙順;黎博文設計研發完成，并于2023-02-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種集成提升模式的多頭自注意力海上風電超短時功率預測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于風電功率預測的技術領域，提供了一種集成提升模式的多頭自注意力海上風電超短時功率預測方法，進一步提升海上風電超短期功率預測精度；采用的技術方案包括如下步驟：S1、數據收集及預處理，S2、引入多尺度時間塊自編碼機制作為嵌入層來構建風電功率預測模型，S3、使用Adaboost集成學習方法對預測模型進行提升，S4、算例分析驗證；本發明所構建的預測模型具有優秀的泛化性和可移植性，相較于傳統預測模型，在海上風電超短期功率預測精度中有進一步的提升；集成學習能進一步提升模型預測性能，且綜合優于傳統的包裹式稀疏約束算法預測效能。

本發明授權一種集成提升模式的多頭自注意力海上風電超短時功率預測方法在權利要求書中公布了：1.一種集成提升模式的多頭自注意力海上風電超短時功率預測方法，其特征在于包括如下步驟： S1、數據收集及預處理； S2、引入多尺度時間塊自編碼機制作為嵌入層來構建風電功率預測模型； 所述步驟S2引入多尺度時間塊自編碼機制作為嵌入層來構建風電功率預測模型的步驟如下： S21、稀疏時間塊自編碼網絡 稀疏時間塊自編碼網絡輸入層需要使用扁平化層對不等長序列向量以鄰域塊為基本單位進行扁平化，并通過不足補零的方式將序列單元數補充至2048，記編碼器輸入為X，且X∈R2048×N，接下來，網絡沿用了SAE的編碼器，記為A0，—解碼器，記為A2結構，同時，記解碼器輸出為有： 式中，解碼器和編碼器均為全連接層，激活函數為sigmoid，因此： 式中，A1為編碼器的輸出，同時是解碼器的輸入，位于編碼器與解碼器之間，于模型架構中隱式表達，因此也稱為隱空間，在所提出的約束條件下，隱空間是對原數據的低秩近似，即低秩特征表達；W1、W2分別代表編碼器及解碼器的權重；b1、b2分別代表編碼器及解碼器的偏置； sigmoidz＝1+e-z-13 式中，z代表實數域通用向量，-z表示z的負值；z∈Rn表示實數域任意向量； 公式3為公式2服務，用于解釋說明公式2中的sigmoid的操作； IAE網絡的訓練目標是最小化重構損失，同時引入稀疏約束，由此可得IAE損失函數為： 式中，J代表IAE網絡總損失函數；M代表參與IAE網絡訓練的有效時序樣本總數；xi代表第i個樣本真實風電功率值、代表第i個樣本解碼器輸出的風電功率值；λ為給定的正則化稀疏、β為給定的稀疏約束稀疏；F表示矩陣Frobenius范數；D表示隱空間維度；p、為中間變量，其具體計算方式在公式5給出； 式中，表示隱空間A1的第i個樣本的第j個神經元的輸出值；表示編碼器A0的第i個樣本的第j個神經元的輸入值； 以公式4作為優化目標，采用隨機梯度下降法將稀疏時間塊自編碼網絡訓練完成后，所得隱空間A1即為等長自編碼映射結果； S22、多頭注意力架構 對經典多頭注意力架構中的解碼器進行整體上的調整，將其替換為單線性層網絡，對編碼器位于預測頭位置的編碼結果進行轉化，風電功率預測值即為輸出； 除此之外，對架構中的編碼器結構也進行調整，編碼器由L個基本單元堆疊而成，每個基本單元包含一個多頭自注意力網路、多層感知機以及層歸一化，多頭自注意力網路MSA由多個自注意力網絡SA嵌合而成： MSAz＝[SA1z；SA2z；...；SAkz]Umsa6 其中，k為多頭總數；Umsa為多頭映射參數，是模型中待學習變量； 每個SA則通過查詢q、鍵k、值v機制對輸入序列每個元素相對于序列中其他元素的相關性以值的形式進行返回，其計算公式如下： [q,k,v]＝zUqkv8 其中，Uqkv為映射參數，是模型中待學習變量；q表示查詢向量、T表示矩陣轉置操作、Dh表示序列向量長度、v表示值向量； S3、使用Adaboost集成學習方法對預測模型進行提升； S4、算例分析驗證。

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昆明理工大學，其通訊地址為：650000 云南省昆明市昆明理工大學呈貢校區電力工程學院電力樓401；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”。