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龙图腾网获悉国电和风风电开发有限公司申请的专利一种面向异常天气状态的风电功率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：CN115640737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211095262.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向异常天气状态的风电功率预测方法及系统是由张笑华;王秋强;王丽平;张欢;王逸飞;王德玉;步兵;于洁设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向异常天气状态的风电功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向异常天气状态的风电功率预测方法及系统。该方法包括确定机组停机风险；确定风电场风速表征矩阵；构建异常天气特征评价体系；根据异常天气特征评价体系，基于滚动AP聚类进行异常天气识别与分类；根据机组停机风险以及异常天气状态下出力数据集进行出力受限程度预估；根据异常天气状态下出力数据集和随机变量，采用深度卷积生成对抗网络，进行数据扩充；根据扩充后的数据、正常天气状态下出力数据集以及出力受限程度预估进行数据集重构；根据重构后的数据集训练深度时序网络模型；根据训练好的深度时序网络模型和异常天气识别与分类结果确定风电功率的预测结果。本发明能够提高在异常天气状态下风电功率预测的可靠性。

本发明授权一种面向异常天气状态的风电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向异常天气状态的风电功率预测方法，其特征在于，包括： 对机组风速数据进行异常值检测，确定异常数据；根据异常数据确定数据异常比例；并根据所述数据异常比例确定机组停机风险；所述机组风速数据包括：机组风速、测风塔风速以及来流风向； 对异常数据进行修正；根据来流风向确定不同机组位置的平均风速；并根据不同机组位置的平均风速以及修正后的机组风速数据确定风电场风速表征矩阵；所述机组位置包括：前段机组、中段机组以及后段机组； 根据风电场风速表征矩阵、机组转速、功率、桨距角、温度以及湿度构建异常天气特征评价体系；所述异常天气特征评价体包括：理论功率偏差幅度、叶尖速度、叶片温度以及桨距角变化幅度； 根据异常天气特征评价体系，基于滚动AP聚类的异常天气识别与分类确定正常天气状态下出力数据集和异常天气状态下出力数据集； 根据机组停机风险以及异常天气状态下出力数据集进行出力受限程度预估； 根据异常天气状态下出力数据集和随机变量，采用深度卷积生成对抗网络，进行数据扩充； 根据扩充后的数据、正常天气状态下出力数据集以及出力受限程度预估进行数据集重构； 根据重构后的数据集训练深度时序网络模型；训练好的深度时序网络模型用于输出风电场功率概率； 根据训练好的深度时序网络模型和异常天气识别与分类结果确定风电功率的预测结果； 所述根据风电场风速表征矩阵、机组转速、功率、桨距角、温度以及湿度构建异常天气特征评价体系，具体包括： 利用公式确定理论功率偏差幅度； 利用公式确定叶尖速度； 利用公式确定叶片温度； 利用公式Δθt＝θt-θt-1确定桨距角变化幅度； 其中，Δp为理论功率偏差幅度，vblade为叶尖速度，Tblade为叶片温度，Δθt为桨距角变化幅度，pactual为风电场实际输出功率，CP为风能利用系数，θ为场站内机组的平均桨距角，R为机组叶片长度，v为来流风速，ω为风轮角速度，Tav为风电场实测温度，Pav为风电场实测压强，θt与θt-1分别为当前时刻t与前一时刻t-1的桨距角，ρ为空气密度。

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