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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于風速波動模式聚類劃分的超短期風速預測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：CN120561526B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511066027.5，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于風速波動模式聚類劃分的超短期風速預測方法是由熊雄;趙銘奇;曾佳欣;夏欣媛;魯耘萌設計研發完成，并于2025-07-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于風速波動模式聚類劃分的超短期風速預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于風速波動模式聚類劃分的超短期風速預測方法，包括：步驟1，收集風場數據采集與監視控制系統記錄的歷史實測風速數據；步驟2，利用離散小波變換將原始序列分解為低頻序列和高頻序列，并用改進的完全自適應噪聲集合經驗模態分解對高頻序列進一步分解；步驟3，計算風速波動強度和風速波動率特征，量化風速數據的波動情況；步驟4，構建自適應風速區間劃分模型，提取風速波動特征，進行風速分類工程，并且對風速段進行標記；步驟5，使用改進白鯨優化算法構建兩個預測基礎模型；步驟6，輸出測試結果，并驗證模型可行性。本發明提出的預測方法可有效地提高風速預測值的準確度，使得風速預測值可靠性大幅提升。

本發明授權一種基于風速波動模式聚類劃分的超短期風速預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于風速波動模式聚類劃分的超短期風速預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，收集風場數據采集與監視控制系統記錄的歷史實測風速數據； 步驟2，采用基于信息泄露防護機制的兩階段分解，利用離散小波變換將原始序列分解為低頻序列和高頻序列，并用改進的完全自適應噪聲集合經驗模態分解對高頻序列進一步分解，同時使用信息泄露預防機制； 步驟3，計算風速波動強度和風速波動率特征，量化風速數據的波動情況； 步驟4，基于風速特征統計方法、滑動窗口法、K-means聚類分析算法，構建自適應風速區間劃分模型AISM；自適應風速區間劃分模型AISM處理離散小波變換處理后的低頻分量，提取風速波動特征，進行風速分類工程，并且對風速段進行標記； 步驟5，使用改進白鯨優化算法構建兩個預測基礎模型，分別為雙向長短期記憶網絡和門控循環單元，對于不同波動程度的風速段，采用對應的預測基礎模型進行預測； 步驟6，對于改進的完全自適應噪聲集合經驗模態分解處理后的高頻分量，使用雙向長短期記憶網絡BiLSTM進行預測，并與低頻分量的預測結果進行合并，輸出測試結果，并計算評估指標，驗證模型可行性。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。