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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利一种多模型耦合风功率预测方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118399402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410625820.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种多模型耦合风功率预测方法、装置、设备及存储介质是由吴文杰;金和平;张长安;罗惠恒;李德龙;王景晗;周超辉;刘育策;张晓萌设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模型耦合风功率预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及风电功率技术领域，公开了一种多模型耦合风功率预测方法、装置、设备及存储介质，本发明结合多个风机组对应的初始历史数据集、地理位置信息集和空间拓扑关系对多个风机组的运行行为进行分析，考虑了风机之间的空间关系和语义相似性，提高了风机组运行行为分析结果的空间特征的非均匀性。进一步，利用风速控制模型在构建的多个模型中选择多个目标预测模型进行多个风机组的风功率的预测，提高了预测结果的鲁棒性和稳定性。同时在预测过程结合风速控制模型进行预测，考虑了不同风速条件下的预测效果差异，能够有效地降低预测结果在高风速或低风速时出现的偏差。因此，通过实施本发明，实现了对多个风机组的实时超短期功率预测。

本发明授权一种多模型耦合风功率预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模型耦合风功率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个风机组对应的初始历史数据集、地理位置信息集和空间拓扑关系，所述初始历史数据集包括各风机组的气象数据、状态数据以及风电场测风塔的数据； 基于所述初始历史数据集、所述地理位置信息集和所述空间拓扑关系，对所述多个风机组的运行行为进行分析，得到风机组运行行为分析结果； 基于所述初始历史数据集和所述风机组运行行为分析结果，分别建立时空注意力网络模型、LightGBM模型、GRU模型和Local-Ensemble模型； 基于所述初始历史数据集，建立风速控制模型； 基于所述风速控制模型，在所述时空注意力网络模型、所述LightGBM模型、所述GRU模型和所述Local-Ensemble模型中确定多个目标预测模型； 基于所述风速控制模型和所述多个目标预测模型对所述多个风机组的风功率进行预测，得到风功率目标预测结果； 其中，基于所述初始历史数据集、所述地理位置信息集和所述空间拓扑关系，对所述多个风机组的运行行为进行分析，得到风机组运行行为分析结果，包括： 基于所述初始历史数据集、所述地理位置信息集和所述空间拓扑关系，对所述多个风机组进行相似划分，得到相似风机划分结果； 基于所述相似风机划分结果，对所述初始历史数据集进行处理，得到目标历史数据集； 基于所述目标历史数据集，对所述多个风机组的风功率进行异常点识别和运行行为分析，得到所述风机组运行行为分析结果； 其中，基于所述初始历史数据集、所述地理位置信息集和所述空间拓扑关系，对所述多个风机组进行相似划分，得到相似风机划分结果，包括： 基于不同时间维度，对所述历史数据集进行处理和聚类，得到聚类结果； 基于所述地理位置信息集和所述空间拓扑关系，经过图构建方法处理，得到图构建结果，其中，所述图构建结果包括地理距离图和语义距离图，所述地理距离图用于表征风机之间的空间关系，所述语义距离图用于表征风机之间的语义相似性； 基于所述聚类结果和所述图构建结果，对所述多个风机组进行相似划分和分析，得到所述相似风机划分结果； 其中，基于所述风速控制模型，在所述时空注意力网络模型、所述LightGBM模型、所述GRU模型和所述Local-Ensemble模型中确定多个目标预测模型，包括：根据所述风速控制模型识别并确定风速条件，根据所述风速条件在所述时空注意力网络模型、所述LightGBM模型、所述GRU模型和所述Local-Ensemble模型中确定多个目标预测模型。

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