华北电力大学李莉获国家专利权
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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利基于迁移学习的融合风速计算方法、装置、设备及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：CN116432548B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310248593.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于迁移学习的融合风速计算方法、装置、设备及介质是由李莉;阎洁;杨舒雯;刘永前;韩爽;孟航;闫亚敏设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于迁移学习的融合风速计算方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于迁移学习的融合风速计算方法、装置、设备及介质。其中，基于迁移学习的融合风速计算方法包括：在多个测风塔中根据风速相关性确定基准测风塔；获取基准测风塔的第一真实观测风速数据与第一模拟风速数据，以及获取目标点位的第二模拟风速数据；对第一真实观测风速数据、第一模拟风速数据和第二模拟风速数据进行时序风速计算，得到目标点位的第一时序风速数据；通过迁移学习神经网络模型对第一时序风速数据进行模型计算，得到目标点位的第一融合时序风速数据。根据本公开实施例，能够通过多数据进行融合计算的方法，有效提高风速计算精度。
本发明授权基于迁移学习的融合风速计算方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的融合风速计算方法，其特征在于，包括： 在多个测风塔中根据风速相关性确定基准测风塔； 获取所述基准测风塔的第一真实观测风速数据与第一模拟风速数据，以及获取目标点位的第二模拟风速数据； 对所述第一真实观测风速数据、所述第一模拟风速数据和所述第二模拟风速数据进行时序风速计算，得到所述目标点位的第一时序风速数据； 通过迁移学习神经网络模型对所述第一时序风速数据进行模型计算，得到所述目标点位的第一融合时序风速数据； 其中，在所述通过迁移学习神经网络模型对所述时序风速数据进行模型计算，得到所述目标点位的第一融合时序风速数据之前，所述方法还包括： 根据所述基准测风塔的所述第一真实观测风速数据与所述第一模拟风速数据，以及融合测风塔的第二真实观测风速数据与第三模拟风速数据，对待训练的神经网络模型进行模型训练，得到训练好的神经网络模型，所述融合测风塔为所述多个测风塔中除所述基准测风塔外的测风塔； 对所述训练好的神经网络模型进行迁移学习处理，得到所述迁移学习神经网络模型。
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