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龍圖騰網獲悉國網山東省電力公司德州供電公司申請的專利基于改進的神經網絡分位數回歸的風電預測方法及系統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：CN115952893B 。

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：202211607600.5，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于改進的神經網絡分位數回歸的風電預測方法及系統是由李振凱;劉杰;褚寧;殷紅旭;付迪雅;邢志同;宋亮;毛晨旭設計研發完成，并于2022-12-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進的神經網絡分位數回歸的風電預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開的基于改進的神經網絡分位數回歸的風電預測方法及系統，包括：獲取多個風電場的天氣預報數據；根據天氣預報數據和訓練好的風電發電功率概率預測模型，獲得各風電場的風電發電功率預測結果，其中，風電發電功率概率預測模型以各風電場的天氣預報數據為輸入，以風電發電功率預測結果為輸出，采用神經網絡表達分位數回歸算法構建獲得，且模型輸出層的激活函數采用斜坡函數，并在斜坡函數和分位數回歸算法的檢驗函數中引入平滑函數。提高了風電功率預測的準確性，且構建的風電發電功率概率預測模型具有好的泛化能力。

本發明授權基于改進的神經網絡分位數回歸的風電預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于改進的神經網絡分位數回歸的風電預測方法，其特征在于，包括： 獲取多個風電場的天氣預報數據； 根據天氣預報數據和訓練好的風電發電功率概率預測模型，獲得各風電場的風電發電功率預測結果，其中，風電發電功率概率預測模型以各風電場的天氣預報數據為輸入，以風電發電功率預測結果為輸出，采用神經網絡表達分位數回歸算法構建獲得，且模型輸出層的激活函數采用斜坡函數，并在斜坡函數和分位數回歸算法的檢驗函數中引入平滑函數； 神經網絡包括多個輸入層，每個輸入層之后均連接多個依次連接的隱含層，每個輸入層的輸入為一個風電場的天氣預報數據，輸入層數量與風電場數量相同，將每個風電場的天氣預報數據輸入到對應的輸入層中，并經輸入層輸入隱含層中，進行特征提取，隱含層提取的特征通過輸出層進行輸出； 在斜坡函數中引入平滑函數后，獲得的修正后斜坡函數為： 在檢驗函數中引入平滑函數后，獲得的修正后檢驗函數為： 風電發電功率概率預測模型的損失函數為： 其中，為斜坡函數，為所求水平下的分位數，為所求水平下的分位數，為修正后檢驗函數，為所求水平下的分位數，為引入的平滑函數，為預測模型的損失函數，為樣本數，為概率水平，為修正后檢驗函數，為風電場的風電發電功率預測值。

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