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龍圖騰網獲悉北京東潤環能科技股份有限公司申請的專利風電場覆冰功率預測模型的訓練方法和計算機設備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：CN120216996B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510694774.7，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權風電場覆冰功率預測模型的訓練方法和計算機設備是由任巖;谷宗鵬;劉魯寧設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本風電場覆冰功率預測模型的訓練方法和計算機設備在說明書摘要公布了：本發明涉及清潔能源技術領域，公開了一種風電場覆冰功率預測模型的訓練方法和計算機設備，方法包括：獲取目標風電場站的歷史預測功率數據、歷史實測功率數據和歷史氣象數據作為特征數據集；對特征數據集進行覆冰篩選和分組，得到覆冰標簽數據集；基于序列數據的數值特征和或相鄰的序列數據的變化特征對覆冰標簽數據集進行覆冰開始日和覆冰結束日檢測，得到覆冰時間段；基于覆冰時間段對覆冰標簽數據集進行篩選，得到覆冰數據集；將覆冰數據集輸入至預先構建好的預設模型中進行模型訓練，直至預設模型收斂，得到風電場覆冰預測模型；能夠基于序列數據的數值特征或變化特征考慮覆冰情況下的明顯的前驅性和后繼性進行數據集篩選和覆冰預測。

本發明授權風電場覆冰功率預測模型的訓練方法和計算機設備在權利要求書中公布了：1.一種風電場覆冰功率預測模型的訓練方法，其特征在于，所述風電場覆冰功率預測模型的訓練方法包括： 獲取目標風電場站的歷史預測功率數據、歷史實測功率數據和歷史氣象數據作為特征數據集； 對所述特征數據集進行覆冰篩選和分組，得到覆冰標簽數據集；其中，所述覆冰標簽數據集包括依照第一預設滑動窗口和第一預設滑動步長分組的多組序列數據； 基于所述序列數據的數值特征和或相鄰的所述序列數據的變化特征對所述覆冰標簽數據集進行覆冰開始日和覆冰結束日檢測，得到覆冰時間段，具體包括： 基于所述序列數據的數值特征和或相鄰的所述序列數據的變化特征對所述覆冰標簽數據集進行覆冰開始日檢測，得到覆冰開始日期； 基于所述覆冰開始日期后的序列數據的數值特征或變化特征進行覆冰結束日檢測，得到與各所述覆冰開始日期匹配的覆冰結束日期； 基于各所述覆冰開始日期和對應的所述覆冰結束日期的歷史氣象數據的數值特征確定所述覆冰開始日期對應的覆冰開始時刻和所述覆冰結束日期對應的覆冰結束時刻； 將所述覆冰開始時刻和所述覆冰結束時刻作為所述覆冰時間段的起始時刻和結束時刻，得到所述覆冰時間段； 基于所述覆冰時間段對所述覆冰標簽數據集進行篩選，得到覆冰數據集；其中，所述覆冰數據集包括覆冰時間段對應的所述歷史氣象數據和回歸標簽列，所述回歸標簽列通過所述覆冰時間段對應的所述歷史預測功率數據和所述歷史實測功率數據確定； 將所述覆冰數據集輸入至預先構建好的預設模型中進行模型訓練，在模型訓練的過程中，學習所述覆冰時間段內的所述歷史氣象數據和所述回歸標簽列的對應關系，直至所述預設模型收斂，得到風電場覆冰預測模型。

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