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龍圖騰網獲悉南京理工大學申請的專利基于案例推理的特殊天氣風電功率預測數據修正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：CN114881360B 。

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：202210626792.8，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于案例推理的特殊天氣風電功率預測數據修正方法是由卜京;蔣明慧;殷明慧設計研發完成，并于2022-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于案例推理的特殊天氣風電功率預測數據修正方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于案例推理的特殊天氣風電功率預測數據修正方法，該方法通過分形維數理論，對風速的間歇性進行了分析與描述，劃分得到間歇性風速區間與間歇性風速點，提取風電場歷史實測數據中所有間歇性風速點處的風速與風電功率數據，構建特殊天氣風速?功率案例庫，在此基礎上，對風電功率預測段數據中所有間歇性風速點進行修正，對于預測數據中所有間歇性風速點，利用檢索案例庫得到的解對該點處的風電功率預測值進行加權修正，得到最終的風電功率預測輸出值，以降低預測誤差。

本發明授權基于案例推理的特殊天氣風電功率預測數據修正方法在權利要求書中公布了：1.一種基于案例推理的特殊天氣風電功率預測數據修正方法，其特征在于，包括以下步驟： 1采用混沌理論中的分形維數理論對風能的波動特性進行分析，確定間歇性風速區間與間歇性風速點，近似將間歇性風速點作為特殊天氣時間點的判定依據；具體為： 首先，用分形維數理論中的計盒維數法來對特定時間段內的風速波動進行幾何量化，計盒維數的基本思想為：假設將不規則曲線放在一個均勻分割的邊長為ε的網格中，至少需要N個格子才能夠完全覆蓋這個不規則曲線，則該曲線的計盒維數的數學表達式如下： 當ε→0時，分形維數DS的值等于曲線的近似斜率；對于風速時間序列，計盒維數法的具體描述為，將長度為t的歷史風速時間序列分解為N個區間，每個區間內時間長度為固定值Δt，則第i個風速區間內的分形維數Di的表達式為： 其中，vi,max與vi,min分別為第i個風速區間內風速的最大值與最小值；分形維數越大，數據的隨機性越大，即風速波動性越強，因此通過選取合適的分形維數參考值Dr，分析每個風速區間內的分形維數大小就能夠確定該區間是否為間歇性風速區間，若第i個風速區間內的分形維數值Di＞Dr，則認為該區間的風速波動性強，判斷其是間歇性風速區間，用vi與vi+1分別表示該區間內的兩個風速點，則可以判斷vi為間歇風速點； 基于上述方法劃分得到的間歇性風速點，近似視為特殊天氣時間點； 2基于風電場歷史運行數據，整合所有間歇性風速點處的風速與對應的風電出力值，建立特殊天氣下風速-功率案例庫； 對于第n個間歇風速點，視其為第n個特殊天氣點，取當前時刻的風速vi與為案例的特征向量{xn}，案例的解{yn}為當前時刻風電實際出力值；則任一源案例Cn表示為： Cn＝{xn；yn}，n＝1,2,…N3 3對于風電功率預測模型預測段每一點處數據，判斷是否為間歇性風速點，若是，則需要修正，提取風速作為特征量，檢索案例庫求解得到修正值，若否，則將修正值置零，無需修正；具體為： 對于任一風電功率預測模型的預測輸出數據，利用分形維數理論判斷該時間點是否為間歇性風速點，若是，則判定該時間點處于特殊天氣下，需要進行預測數據修正，設目標案例為x，待求的解記為y，采用基于歐氏距離的相似度評估策略來計算x與源案例xn的相似度S，計算公式如下： 當相似度大于85％時，認為當前案例與案例庫中的案例匹配，將相似度大于85％的案例按照相似度大小排序，取前5個，若案例不滿5個則全部選取，求其平均值，作為當前案例的解y；若沒有相似度大于85％的案例，則將相似度降低，直至找到滿足要求的案例為止，求得的解y即為數據修正模塊中的修正值；若判斷該時間點不是間歇性風速點，則無需進行預測數據修正，此時應將修正值置零，即直接輸出預測模型輸出值； 4將檢索案例庫求得的修正值按一定的權重修正預測模型輸出值，得到修正后的風電功率預測值，具體為： 基于上一步所求得的修正值，采用加權組合的方法對風電功率預測模型的輸出值進行修正，權重的確定采用注水法，經計算得到的權重ω1＝0.1，ω2＝0.9，對于預測數據的第i個時間點，預測模型的輸出值為Pwi，若為特殊天氣時間點，則修正后的輸出預測值Pi為： Pi＝ω1Pwi+ω2y5。

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