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龍圖騰網獲悉北京華能新銳控制技術有限公司申請的專利風機的發電量峰谷自動調控系統及其調控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：CN115526736B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210958246.4，技術領域涉及：G06Q50/06；該發明授權風機的發電量峰谷自動調控系統及其調控方法是由楊政厚;岳紅軒;陳卓;王真濤;杜洋;王爽設計研發完成，并于2022-08-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本風機的發電量峰谷自動調控系統及其調控方法在說明書摘要公布了：本申請涉及風機智能調控的領域，其具體地公開了一種風機的發電量峰谷自動調控系統及其調控方法，其通過采用深度神經網絡模型來分別挖掘出與電網連接的多個電用戶在多個預定時間點的用電功率和風力發電機在所述多個預定時間點的轉速值的隱含關聯特征，以綜合這兩者的隱含特征來進行并入電網的輸出功率調控。在此過程中，通過對特征沿著行方向進行分組，并對組內元素的重疊施加懲罰，可以通過計算符號化函數的距離式聯合來促進特征矩陣的高維流形的節儉分解，以提高高維流形的維度單調性。這樣，能夠基于電網負載的全局狀態對當前時間點的風機轉速值進行調整，進而提高風電利用效率且能夠減少并網波動。

本發明授權風機的發電量峰谷自動調控系統及其調控方法在權利要求書中公布了：1.一種風機的發電量峰谷自動調控系統，其特征在于，包括： 訓練模塊，包括： 訓練數據采集單元，用于獲取與電網連接的多個電用戶在多個預定時間點的用電功率和風力發電機在所述多個預定時間點的轉速值； 訓練電用戶數據結構化單元，用于將所述與電網連接的多個電用戶在多個預定時間點的用電功率按照電用戶樣本維度和時間維度排列為用電功率輸入矩陣； 訓練電用戶數據局部特征提取單元，用于將所述用電功率輸入矩陣輸入作為特征提取器的第一卷積神經網絡以得到第一用電功率特征矩陣； 訓練電用戶數據全局特征提取單元，用于將所述第一用電功率特征矩陣輸入非局部神經網絡以得到第二用電功率特征矩陣； 特征融合單元，用于融合所述第一用電功率特征矩陣和所述第二用電功率特征矩陣以得到多尺度用電功率特征矩陣； 訓練風機轉速編碼單元，用于將所述風力發電機在所述多個預定時間點的轉速值通過包含一維卷積層的時序編碼器以得到轉速時序特征向量； 融合映射單元，用于將所述轉速時序特征向量與所述多尺度用電功率特征矩陣進行矩陣相乘以得到分類特征向量； 分類損失單元，用于將所述分類特征向量通過分類器以得到分類損失函數值； 節儉分解鼓勵因數計算單元，用于計算所述多尺度用電功率特征矩陣的節儉分解鼓勵因數，所述多尺度用電功率特征矩陣的節儉分解鼓勵因數與所述多尺度用電功率特征矩陣中各個行向量中所有特征值的加和值與超參數之間的差值有關；以及 訓練單元，用于以所述節儉分解鼓勵因數和所述分類損失函數值的加權和作為損失函數值對所述第一卷積神經網絡、非局部神經網絡和所述時序編碼器進行訓練；以及 推斷模塊，包括： 監測數據采集單元，用于獲取與電網連接的多個電用戶在多個預定時間點的用電功率和風力發電機在所述多個預定時間點的轉速值； 電用戶數據結構化單元，用于將所述與電網連接的多個電用戶在多個預定時間點的用電功率按照電用戶樣本維度和時間維度排列為用電功率輸入矩陣； 第一電用戶數據卷積編碼單元，用于將所述用電功率輸入矩陣輸入經所述訓練模塊訓練完成的所述作為特征提取器的第一卷積神經網絡以得到第一用電功率特征矩陣； 第二電用戶數據卷積編碼單元，用于將所述第一用電功率特征矩陣輸入經所述訓練模塊訓練完成的所述非局部神經網絡以得到第二用電功率特征矩陣； 多尺度特征融合單元，用于融合所述第一用電功率特征矩陣和所述第二用電功率特征矩陣以得到多尺度用電功率特征矩陣； 風機轉速時序編碼單元，用于將所述風力發電機在所述多個預定時間點的轉速值通過經所述訓練模塊訓練完成的所述包含一維卷積層的時序編碼器以得到轉速時序特征向量； 融合單元，用于將所述轉速時序特征向量與所述多尺度用電功率特征矩陣進行矩陣相乘以得到分類特征向量；以及 發電量峰谷調控結果生成單元，用于將所述分類特征向量通過分類器以得到分類結果，所述分類結果用于表示當前時間點的轉速值應增大或應減??； 其中，所述節儉分解鼓勵因數計算單元，進一步用于：以如下公式計算所述多尺度用電功率特征矩陣的所述節儉分解鼓勵因數； 其中，所述公式為： 其中表示所述多尺度用電功率特征矩陣中各個位置的特征值，表示向量的二 范數，為超參數。

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