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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正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：CN114881360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210626792.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法是由卜京;蒋明慧;殷明慧设计研发完成，并于2022-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法，该方法通过分形维数理论，对风速的间歇性进行了分析与描述，划分得到间歇性风速区间与间歇性风速点，提取风电场历史实测数据中所有间歇性风速点处的风速与风电功率数据，构建特殊天气风速‑功率案例库，在此基础上，对风电功率预测段数据中所有间歇性风速点进行修正，对于预测数据中所有间歇性风速点，利用检索案例库得到的解对该点处的风电功率预测值进行加权修正，得到最终的风电功率预测输出值，以降低预测误差。

本发明授权基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于案例推理的特殊天气风电功率预测数据修正方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采用混沌理论中的分形维数理论对风能的波动特性进行分析，确定间歇性风速区间与间歇性风速点，近似将间歇性风速点作为特殊天气时间点的判定依据；具体为： 首先，用分形维数理论中的计盒维数法来对特定时间段内的风速波动进行几何量化，计盒维数的基本思想为：假设将不规则曲线放在一个均匀分割的边长为ε的网格中，至少需要N个格子才能够完全覆盖这个不规则曲线，则该曲线的计盒维数的数学表达式如下： 当ε→0时，分形维数DS的值等于曲线的近似斜率；对于风速时间序列，计盒维数法的具体描述为，将长度为t的历史风速时间序列分解为N个区间，每个区间内时间长度为固定值Δt，则第i个风速区间内的分形维数Di的表达式为： 其中，vi,max与vi,min分别为第i个风速区间内风速的最大值与最小值；分形维数越大，数据的随机性越大，即风速波动性越强，因此通过选取合适的分形维数参考值Dr，分析每个风速区间内的分形维数大小就能够确定该区间是否为间歇性风速区间，若第i个风速区间内的分形维数值Di＞Dr，则认为该区间的风速波动性强，判断其是间歇性风速区间，用vi与vi+1分别表示该区间内的两个风速点，则可以判断vi为间歇风速点； 基于上述方法划分得到的间歇性风速点，近似视为特殊天气时间点； 2基于风电场历史运行数据，整合所有间歇性风速点处的风速与对应的风电出力值，建立特殊天气下风速-功率案例库； 对于第n个间歇风速点，视其为第n个特殊天气点，取当前时刻的风速vi与为案例的特征向量{xn}，案例的解{yn}为当前时刻风电实际出力值；则任一源案例Cn表示为： Cn＝{xn；yn}，n＝1,2,…N3 3对于风电功率预测模型预测段每一点处数据，判断是否为间歇性风速点，若是，则需要修正，提取风速作为特征量，检索案例库求解得到修正值，若否，则将修正值置零，无需修正；具体为： 对于任一风电功率预测模型的预测输出数据，利用分形维数理论判断该时间点是否为间歇性风速点，若是，则判定该时间点处于特殊天气下，需要进行预测数据修正，设目标案例为x，待求的解记为y，采用基于欧氏距离的相似度评估策略来计算x与源案例xn的相似度S，计算公式如下： 当相似度大于85％时，认为当前案例与案例库中的案例匹配，将相似度大于85％的案例按照相似度大小排序，取前5个，若案例不满5个则全部选取，求其平均值，作为当前案例的解y；若没有相似度大于85％的案例，则将相似度降低，直至找到满足要求的案例为止，求得的解y即为数据修正模块中的修正值；若判断该时间点不是间歇性风速点，则无需进行预测数据修正，此时应将修正值置零，即直接输出预测模型输出值； 4将检索案例库求得的修正值按一定的权重修正预测模型输出值，得到修正后的风电功率预测值，具体为： 基于上一步所求得的修正值，采用加权组合的方法对风电功率预测模型的输出值进行修正，权重的确定采用注水法，经计算得到的权重ω1＝0.1，ω2＝0.9，对于预测数据的第i个时间点，预测模型的输出值为Pwi，若为特殊天气时间点，则修正后的输出预测值Pi为： Pi＝ω1Pwi+ω2y5。

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