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龙图腾网获悉清华大学;国家电网有限公司;国网北京市电力公司申请的专利风电功率预测模型的训练方法、装置和计算机设备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：CN114386317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111541302.6，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权风电功率预测模型的训练方法、装置和计算机设备是由乔颖;鲁宗相;马慧远设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电功率预测模型的训练方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种风电功率预测模型的训练方法、装置和计算机设备。方法包括：获取样本气象数据集，所述样本气象数据集包含预设时段内各时刻的样本风速和所述样本风速对应的样本风电功率；根据风速波动划分模型对各所述样本风速进行划分，得到各所述风速波动过程对应的样本风速组；针对每个风速波动过程，根据所述风速波动过程对应的样本风速组、以及所述样本风速组对应的样本风电功率组，对初始风电功率预测模型进行训练，得到所述风速波动过程对应的风电功率预测模型。采用本方法能够提高风电功率预测模型的精确度。

本发明授权风电功率预测模型的训练方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种风电功率预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本气象数据集，所述样本气象数据集包含预设时段内各时刻的样本风速和所述样本风速对应的样本风电功率； 根据风速波动划分模型对各所述样本风速进行划分，得到各所述风速波动过程对应的样本风速组； 针对每个风速波动过程，根据所述风速波动过程的样本风速组和初始风电功率预测模型，确定所述样本风速组对应的预测风电功率组、以及所述样本风速组对应的模型参数值组； 根据所述模型参数值组、所述预测风电功率组和黏菌算法，确定最优模型参数值； 根据所述样本风速组对应的预测风电功率组、所述样本风速组对应的样本风电功率组和评价函数，确定所述评价函数的函数值； 在不满足预设迭代停止条件的情况下，记录所述评价函数的函数值和所述最优模型参数值，并返回执行根据所述风速波动过程的样本风速组和初始风电功率预测模型，确定所述样本风速组对应的预测风电功率组、以及所述样本风速组对应的模型参数值组步骤，直到满足预设迭代停止条件，确定各损失函数的函数值和各所述损失函数的函数值对应的最优模型参数值； 根据各所述损失函数的函数值和择优算法，确定目标损失函数的函数值、以及目标损失函数的函数值对应的目标最优模型参数值； 基于所述目标最优模型参数值，得到所述风速波动过程的风电功率预测模型。

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