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龙图腾网获悉国家海洋技术中心申请的专利一种潮流能发电装置的输出功率预测方法、装置和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：CN120237656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510703339.6，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种潮流能发电装置的输出功率预测方法、装置和设备是由夏海南;王项南;贾宁;郭毅;李强;张原飞;王萌设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种潮流能发电装置的输出功率预测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种潮流能发电装置的输出功率预测方法、装置和设备，涉及潮流能发电领域，该方法包括建立测试海域的第一潮流观测数据与潮流能发电装置的平均输出功率数据之间的匹配数据集；对所述匹配数据集进行数据质量控制处理，以剔除所述匹配数据集中的异常数据，得到目标数据集；基于所述目标数据集，利用数据序号的奇数偶数提取法，构建目标奇数数据集和目标偶数数据集；基于所述目标奇数数据集，构建所述潮流能发电装置的初始输出功率学习模型；基于所述目标偶数数据集，修正所述初始输出功率学习模型，得到目标输出功率学习模型，基于所述目标输出功率学习模型进行所述潮流能发电装置的输出功率预测。

本发明授权一种潮流能发电装置的输出功率预测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种潮流能发电装置的输出功率预测方法，其特征在于，所述潮流能发电装置的输出功率预测方法包括： 建立测试海域的第一潮流观测数据与潮流能发电装置的平均输出功率数据之间的匹配数据集； 对所述匹配数据集进行数据质量控制处理，以剔除所述匹配数据集中的异常数据，得到目标数据集； 基于所述目标数据集，利用数据序号的奇数偶数提取法，构建目标奇数数据集和目标偶数数据集； 基于所述目标奇数数据集，构建所述潮流能发电装置的初始输出功率学习模型； 基于所述目标偶数数据集，修正所述初始输出功率学习模型，得到目标输出功率学习模型，基于所述目标输出功率学习模型进行所述潮流能发电装置的输出功率预测； 所述匹配数据集中包括观测时间数据、输入到所述潮流能发电装置的叶轮扫掠截面范围内的潮流特征流速数据、输入到所述潮流能发电装置的叶轮扫掠截面范围内的潮流特征方向数据和所述潮流能发电装置的平均输出功率数据， 所述基于所述目标数据集，利用数据序号的奇数偶数提取法，构建目标奇数数据集和目标偶数数据集，包括： 利用数据序号的奇数偶数提取法，将所述目标数据集拆分为第一奇数数据集和第一偶数数据集； 按照预设的第二流速间隔，对所述第一奇数数据集进行划分，得到多个第二数据组；按照所述第二流速间隔，对所述第一偶数数据集进行划分，得到多个第三数据组； 基于每一所述第二数据组中的第一潮流特征流速数据，确定对应第二数据组中的第一流速均值；基于每一所述第二数据组中的第一潮流特征方向数据，确定对应第二数据组中所述潮流能发电装置对潮流能资源的利用系数的第一系数均值；基于每一所述第二数据组中的第一平均输出功率数据，确定对应第二数据组中的第一功率均值； 基于每一所述第三数据组中的第二潮流特征流速数据，确定对应第三数据组中的第二流速均值；基于每一所述第三数据组中的第二潮流特征方向数据，确定对应第三数据组中所述潮流能发电装置对潮流能资源的利用系数的第二系数均值；基于每一所述第三数据组中的第二平均输出功率数据，确定对应第三数据组中的第二功率均值； 基于多个所述第二数据组的所述第一流速均值、所述第一系数均值和所述第一功率均值，构建目标奇数数据集； 基于多个所述第三数据组的所述第二流速均值、所述第二系数均值和所述第二功率均值，构建目标偶数数据集； 所述基于所述目标奇数数据集，构建所述潮流能发电装置的初始输出功率学习模型，包括： 将所述第一功率均值设定为第一因变量，将所述第一流速均值、所述第一系数均值分别设定为第一自变量和第二自变量； 设定第一数学表达式，并基于所述第一功率均值、所述第一流速均值、所述第一系数均值和所述潮流能发电装置的第一预设参数确定所述第一数学表达式中的第一参数、第二参数和第三参数； 基于所述潮流能发电装置的第二预设参数和所述第一数学表达式，构建所述潮流能发电装置的初始输出功率学习模型； 所述基于所述目标偶数数据集，修正所述初始输出功率学习模型，得到目标输出功率学习模型，包括： 将所述第二流速均值、所述第二系数均值输入所述初始输出功率学习模型，获取所述初始输出功率学习模型输出的第三功率均值； 基于所述第二功率均值和所述第三功率均值，确定所述初始输出功率学习模型的修正系数； 将所述修正系数设定为第二因变量，将所述第二流速均值设定为第三自变量； 设定第二数学表达式，并基于所述修正系数和所述第二流速均值确定所述第二数学表达式中的第四参数、第五参数和第六参数； 基于所述第二数学表达式，对所述初始输出功率学习模型进行修正，得到目标输出功率学习模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国家海洋技术中心，其通讯地址为：300112 天津市南开区芥园西道219号增1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。