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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种集成提升模式的多头自注意力海上风电超短时功率预测方法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：CN116050621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310049281.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种集成提升模式的多头自注意力海上风电超短时功率预测方法是由骆钊;吴谕侯;朱家祥;王钢;沈鑫;杨林燕;田肖;董晨鸣;聂灵峰;罗蒙顺;黎博文设计研发完成，并于2023-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成提升模式的多头自注意力海上风电超短时功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于风电功率预测的技术领域，提供了一种集成提升模式的多头自注意力海上风电超短时功率预测方法，进一步提升海上风电超短期功率预测精度；采用的技术方案包括如下步骤：S1、数据收集及预处理，S2、引入多尺度时间块自编码机制作为嵌入层来构建风电功率预测模型，S3、使用Adaboost集成学习方法对预测模型进行提升，S4、算例分析验证；本发明所构建的预测模型具有优秀的泛化性和可移植性，相较于传统预测模型，在海上风电超短期功率预测精度中有进一步的提升；集成学习能进一步提升模型预测性能，且综合优于传统的包裹式稀疏约束算法预测效能。

本发明授权一种集成提升模式的多头自注意力海上风电超短时功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种集成提升模式的多头自注意力海上风电超短时功率预测方法，其特征在于包括如下步骤： S1、数据收集及预处理； S2、引入多尺度时间块自编码机制作为嵌入层来构建风电功率预测模型； 所述步骤S2引入多尺度时间块自编码机制作为嵌入层来构建风电功率预测模型的步骤如下： S21、稀疏时间块自编码网络 稀疏时间块自编码网络输入层需要使用扁平化层对不等长序列向量以邻域块为基本单位进行扁平化，并通过不足补零的方式将序列单元数补充至2048，记编码器输入为X，且X∈R2048×N，接下来，网络沿用了SAE的编码器，记为A0，—解码器，记为A2结构，同时，记解码器输出为有： 式中，解码器和编码器均为全连接层，激活函数为sigmoid，因此： 式中，A1为编码器的输出，同时是解码器的输入，位于编码器与解码器之间，于模型架构中隐式表达，因此也称为隐空间，在所提出的约束条件下，隐空间是对原数据的低秩近似，即低秩特征表达；W1、W2分别代表编码器及解码器的权重；b1、b2分别代表编码器及解码器的偏置； sigmoidz＝1+e-z-13 式中，z代表实数域通用向量，-z表示z的负值；z∈Rn表示实数域任意向量； 公式3为公式2服务，用于解释说明公式2中的sigmoid的操作； IAE网络的训练目标是最小化重构损失，同时引入稀疏约束，由此可得IAE损失函数为： 式中，J代表IAE网络总损失函数；M代表参与IAE网络训练的有效时序样本总数；xi代表第i个样本真实风电功率值、代表第i个样本解码器输出的风电功率值；λ为给定的正则化稀疏、β为给定的稀疏约束稀疏；F表示矩阵Frobenius范数；D表示隐空间维度；p、为中间变量，其具体计算方式在公式5给出； 式中，表示隐空间A1的第i个样本的第j个神经元的输出值；表示编码器A0的第i个样本的第j个神经元的输入值； 以公式4作为优化目标，采用随机梯度下降法将稀疏时间块自编码网络训练完成后，所得隐空间A1即为等长自编码映射结果； S22、多头注意力架构 对经典多头注意力架构中的解码器进行整体上的调整，将其替换为单线性层网络，对编码器位于预测头位置的编码结果进行转化，风电功率预测值即为输出； 除此之外，对架构中的编码器结构也进行调整，编码器由L个基本单元堆叠而成，每个基本单元包含一个多头自注意力网路、多层感知机以及层归一化，多头自注意力网路MSA由多个自注意力网络SA嵌合而成： MSAz＝[SA1z；SA2z；...；SAkz]Umsa6 其中，k为多头总数；Umsa为多头映射参数，是模型中待学习变量； 每个SA则通过查询q、键k、值v机制对输入序列每个元素相对于序列中其他元素的相关性以值的形式进行返回，其计算公式如下： [q,k,v]＝zUqkv8 其中，Uqkv为映射参数，是模型中待学习变量；q表示查询向量、T表示矩阵转置操作、Dh表示序列向量长度、v表示值向量； S3、使用Adaboost集成学习方法对预测模型进行提升； S4、算例分析验证。

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