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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利基于多任务学习的来流风况联合预测方法、装置及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：CN119379478B 。

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：202411286801.9，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于多任务学习的来流风况联合预测方法、装置及设备是由阎洁;何书凯;刘永前;韩爽;李莉;李运舟设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务学习的来流风况联合预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于多任务学习的来流风况联合预测方法、装置及设备。基于来流风况实测数据构建输入数据集合和输出数据集合，搭建来流风况联合预测模型，对来流风况联合预测模型进行训练以及超参数寻优，得到目标来流风况联合预测模型，通过目标来流风况联合预测模型对来流风况进行预测，得到秒级的来流风况预测数据，来流风况预测数据包括来流风速预测数据以及来流风向预测数据。相较于现有技术，本公开实施例通过搭建并训练来流风况联合预测模型，可以有效捕捉未来风况的整体动态，从而实现秒级风速与风向的高精度预测。这不仅有助于风电机组和风电场的控制，也为提高发电量、延长设备寿命和增强电网稳定性等提供关键支持。

本发明授权基于多任务学习的来流风况联合预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的来流风况联合预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于来流风况实测数据构建输入数据集合和输出数据集合； 搭建来流风况联合预测模型，所述来流风况联合预测模型包括来流风速预测任务和来流风向预测任务； 对所述来流风况联合预测模型进行训练以及超参数寻优，得到目标来流风况联合预测模型； 通过目标来流风况联合预测模型对来流风况进行预测，得到秒级的来流风况预测数据，所述来流风况预测数据包括来流风速预测数据以及来流风向预测数据； 所述搭建来流风况联合预测模型，包括： 设计所述来流风况联合预测模型的模型架构； 对所述来流风况联合预测模型中的来流风速预测任务和来流风向预测任务，采用硬参数共享机制； 基于来流风速预测任务以及来流风向预测任务各自对应的权重，定制所述来流风况联合预测模型的损失函数； 所述设计所述来流风况联合预测模型的模型架构，包括： 将长短时记忆网络和全连接网络作为所述来流风况联合预测模型的核心结构； 其中，所述长短时记忆网络用于捕捉风速与风向在时间序列上的相关性特征，所述全连接网络用于基于相关性特征对来流风况进行预测。

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