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龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽大學(xué)申請的專利非平穩(wěn)數(shù)據(jù)流下的風(fēng)電機組發(fā)電功率自適應(yīng)預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119921308B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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?zhí)?專利號為：202510011305.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J3/00；該發(fā)明授權(quán)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)流下的風(fēng)電機組發(fā)電功率自適應(yīng)預(yù)測方法是由吳振宇;翟琦琦;穆朝絮;魏可蒙;任璐;卞金山設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本非平穩(wěn)數(shù)據(jù)流下的風(fēng)電機組發(fā)電功率自適應(yīng)預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了非平穩(wěn)數(shù)據(jù)流下的風(fēng)電機組發(fā)電功率自適應(yīng)預(yù)測方法，包括以下步驟：S1.對數(shù)值天氣預(yù)報NWP數(shù)據(jù)進行特征提取，得到樣本相關(guān)特征和序列相關(guān)特征，構(gòu)成樣本?序列特征向量；S2.根據(jù)樣本?序列特征向量進行相似度搜索和聚類，劃分出不同的氣象模式；S3.使用每個氣象模式的歷史NWP和功率數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練LightGBM網(wǎng)絡(luò)，得到功率預(yù)測模型，根據(jù)實時收集NWP氣象數(shù)據(jù)進行功率預(yù)測，基于漂移檢測與DDA算法，對每個氣象模式下功率預(yù)測模型的預(yù)測性能進行實時監(jiān)測，并自適應(yīng)地調(diào)整模型參數(shù)，實現(xiàn)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)流下風(fēng)電功率自適應(yīng)預(yù)測。本發(fā)明能夠?qū)崟r監(jiān)測輸入輸出映射關(guān)系的變化，并自適應(yīng)地調(diào)整模型以適應(yīng)新的映射關(guān)系，提高功率預(yù)測精度。

本發(fā)明授權(quán)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)流下的風(fēng)電機組發(fā)電功率自適應(yīng)預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.非平穩(wěn)數(shù)據(jù)流下的風(fēng)電機組發(fā)電功率自適應(yīng)預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.對數(shù)值天氣預(yù)報NWP數(shù)據(jù)進行特征提取，得到樣本相關(guān)特征和序列相關(guān)特征，構(gòu)成樣本-序列特征向量； S2.根據(jù)樣本-序列特征向量進行相似度搜索和聚類，劃分出不同的氣象模式； S3.使用每個氣象模式的歷史NWP和功率數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練LightGBM網(wǎng)絡(luò)，得到功率預(yù)測模型，根據(jù)實時收集NWP氣象數(shù)據(jù)進行功率預(yù)測，基于漂移檢測與DDA算法，對每個氣象模式下功率預(yù)測模型的預(yù)測性能進行實時監(jiān)測，并自適應(yīng)地調(diào)整模型參數(shù)，實現(xiàn)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)流下風(fēng)電功率自適應(yīng)預(yù)測； 利用漂移檢測和DDA算法，通過預(yù)警閾值Tp1、漂移閾值Tp2將功率預(yù)測模型劃分為正常、預(yù)警和漂移三種狀態(tài)，具體如下： 輸入的NWP數(shù)據(jù)通過滑動窗口輸入到模型中，計算模型對相鄰兩個窗口的預(yù)測精度下降值： ； 其中，和為相鄰兩個窗口的模型預(yù)測誤差的均方根和； 當(dāng)時，模型保持正常狀態(tài)，當(dāng)時，模型進入預(yù)警狀態(tài)，當(dāng)時，模型進入漂移狀態(tài)； 在不同狀態(tài)下根據(jù)預(yù)測精度變化決定是否更新模型參數(shù)，實現(xiàn)模型參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，包括： 1）在正常狀態(tài)下，若當(dāng)前LightGBM模型對相鄰兩個窗口的預(yù)測精度下降值滿足，則進入預(yù)警狀態(tài)，緩存窗口開始收集新樣本； 2）在預(yù)警狀態(tài)下，若預(yù)測精度進一步降低，且、預(yù)警狀態(tài)持續(xù)時間未超過設(shè)定時長，則使用新樣本重新訓(xùn)練模型，并進入漂移狀態(tài)，同時記錄性能基準；若預(yù)測精度進一步降低，但是且預(yù)警狀態(tài)持續(xù)時間超過設(shè)定時長，則視為誤報，恢復(fù)正常狀態(tài)； 3）在漂移狀態(tài)下，緩存窗口繼續(xù)采集樣本，持續(xù)對當(dāng)前模型在新采集樣本上的性能進行評估，當(dāng)時，為新概念的性能基準，則再次使用緩存窗口中的樣本重新訓(xùn)練模型，狀態(tài)恢復(fù)正常后釋放緩存窗口。

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