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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司申请的专利一种CNN+GRU融合的超短时风速预测方法及系统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：CN115689039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211407115.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种CNN+GRU融合的超短时风速预测方法及系统是由王青天;刘雅欣;张燧;温晗秋子;王芸靖;黄思皖设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种CNN+GRU融合的超短时风速预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种CNN+GRU融合的超短时风速预测方法及系统，S1，获取机组运行数据和气象数据；S2，进行建模数据准备，数据准备包括机组数据准备、气象数据准备和趋势特征提取；机组数据准备包括目标机组数据重构与临近机组甄选；S3，根据准备好的数据构建临近机组CNN模块、目标机组CNN模块、气象GRU模块和趋势特征GRU模块，将四个模块进行特征融合，并进行模型训练与参数优化；S4，采用训练好的最优模型对待预测数据进行预测，得到风速预测结果。结合机组运行数据的特点与气象数据的特性，实现风电机组超短时风速预测功能。

本发明授权一种CNN+GRU融合的超短时风速预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种CNN+GRU融合的超短时风速预测方法，其特征在于，包括以下过程： S1，获取机组运行数据和气象数据； 机组运行数据包括风速、风向、功率、转速、桨距角、环境温度和环境湿度，气象数据包括风速和风向； S2，进行建模数据准备，数据准备包括机组数据准备、气象数据准备和趋势特征提取；机组数据准备包括目标机组数据重构与临近机组甄选； S3，根据准备好的数据构建临近机组CNN模块、目标机组CNN模块、气象GRU模块和趋势特征GRU模块，将四个模块进行特征融合，并进行模型训练与参数优化； 临近机组甄选出的数据经过多层CNN块进行特征提取，目标机组数据经过多层CNN块进行特征提取，气象数据经过多层GRU块进行特征提取，趋势特征数据经过多层GRU块进行特征提取，提取完的四部分特征经过concatenate层进行连接，并经过Attenion层给予不同的特征以不同的权重信心，最后经过FC层级多层的DNN网络增加模型的预测能力，最后一层DNN网络为输出层； S4，采用训练好的最优模型对待预测数据进行预测，得到风速预测结果。

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