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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)華能集團(tuán)清潔能源技術(shù)研究院有限公司;華能集團(tuán)技術(shù)創(chuàng)新中心有限公司;寧夏金信光伏電力有限公司申請(qǐng)的專利模型的訓(xùn)練方法和裝置、用于預(yù)測(cè)風(fēng)電功率的方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117151248B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311117254.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N20/10；該發(fā)明授權(quán)模型的訓(xùn)練方法和裝置、用于預(yù)測(cè)風(fēng)電功率的方法是由王蕓靖;鐘明;安娜;楊寧;王春森;任立兵;黃思皖;王寶岳;史鑒恒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-08-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本模型的訓(xùn)練方法和裝置、用于預(yù)測(cè)風(fēng)電功率的方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法和裝置、用于預(yù)測(cè)風(fēng)電功率的方法，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，其中，方法包括：獲取樣本風(fēng)電機(jī)組在運(yùn)行時(shí)的多組歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的實(shí)際輸出功率；對(duì)任一組歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以獲取對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵特征；基于各關(guān)鍵特征和對(duì)應(yīng)的實(shí)際輸出功率，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，以得到經(jīng)過訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型；其中，預(yù)測(cè)模型為支持向量回歸SVR模型。由此，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練，可以提升模型的預(yù)測(cè)效果，即提升模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)模型的訓(xùn)練方法和裝置、用于預(yù)測(cè)風(fēng)電功率的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取樣本風(fēng)電機(jī)組在運(yùn)行時(shí)的多組歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的實(shí)際輸出功率； 對(duì)任一組歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以獲取對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵特征； 基于各所述關(guān)鍵特征和對(duì)應(yīng)的實(shí)際輸出功率，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，以得到經(jīng)過訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型；其中，所述預(yù)測(cè)模型為支持向量回歸SVR模型； 所述基于各所述關(guān)鍵特征和對(duì)應(yīng)的實(shí)際輸出功率，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，以得到經(jīng)過訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型，包括： 基于所述關(guān)鍵特征和所述樣本風(fēng)電機(jī)組的實(shí)際輸出功率，對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行基于海鷗優(yōu)化算法的模型訓(xùn)練，以得到經(jīng)過訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型； 所述基于所述關(guān)鍵特征和所述樣本風(fēng)電機(jī)組的實(shí)際輸出功率，對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行基于海鷗優(yōu)化算法的模型訓(xùn)練，以得到經(jīng)過訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型，包括： 對(duì)海鷗優(yōu)化算法的海鷗種群進(jìn)行初始化，以得到初始種群；其中，所述海鷗種群中每個(gè)海鷗的位置值表征所述預(yù)測(cè)模型的超參數(shù)的取值； 基于所述關(guān)鍵特征和所述樣本風(fēng)電機(jī)組的實(shí)際輸出功率，以及所述初始種群，對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行基于所述海鷗優(yōu)化算法的不大于設(shè)定迭代次數(shù)的迭代過程，以在任一輪所述迭代過程中基于各所述海鷗的適應(yīng)度值對(duì)所述海鷗種群中的最優(yōu)海鷗進(jìn)行更新；其中，所述最優(yōu)海鷗是基于所述海鷗種群中各海鷗的適應(yīng)度值確定的；任一所述海鷗的適應(yīng)度值是將所述關(guān)鍵特征輸入采用相應(yīng)海鷗的位置值的預(yù)測(cè)模型，根據(jù)所述預(yù)測(cè)模型的輸出以及所述樣本風(fēng)電機(jī)組的實(shí)際輸出功率，采用目標(biāo)函數(shù)確定的。

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