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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司电力调度控制中心申请的专利基于核密度估计和copula的风电功率概率预测方法和装置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：CN115169089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210703525.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于核密度估计和copula的风电功率概率预测方法和装置是由段秦尉;潮铸;何祥针;包博;唐旭辰;谢祥中;陈卉灿;汪洋;赖晓文;王挺韶设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于核密度估计和copula的风电功率概率预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于核密度估计和copula的风电功率概率预测方法和装置。该方法通过获取所述当前预测的风电功率数据和当前预测的风速数据；将所述风电功率数据和风速数据输入至风电功率概率预测模型，得到所述当前预测的风电功率的条件概率密度及所述条件概率密度的置信区间；所述风电功率概率预测模型通过根据历史样本数据集、核密度估计法和Copula函数进行建模得到。本发明技术方案提高了风电功率概率预测的精度。

本发明授权基于核密度估计和copula的风电功率概率预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于核密度估计和copula的风电功率概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取当前预测数据集，所述当前预测数据集包括当前预测的风电功率数据和当前预测的风速数据； 将所述当前预测数据集输入至风电功率概率预测模型，得到所述当前预测的风电功率的条件概率密度及所述条件概率密度的置信区间；其中，所述风电功率概率预测模型是通过根据历史样本数据集和核密度估计法分别建立实际风电功率、预测风电功率和实际风速的边缘概率分布模型；所述历史样本数据集包括历史实际风电功率数据、历史预测风电功率数据和历史实际风速数据； 在所述实际风电功率、预测风电功率和实际风速的边缘概率分布模型的基础上，根据Copula函数建立第一联合概率分布模型和第二联合概率分布模型； 根据所述第一联合概率分布模型和第二联合概率分布模型建立得到的； 所述第一联合概率分布模型具体为： 式中，x、y和z分别为历史实际风电功率数据、历史预测风电功率数据和历史实际风速数据，fXx、fYy和fZz分别为x、y和z对应的边缘概率密度函数，FXx、FYy和FZx分别为x、y和z对应的边缘概率分布函数，c为Copula函数的概率密度函数，分别表示对y、x求偏微分，X、Y、Z分别表示实际风电功率、预测风电功率、实际风速的随机变量，x、y、z为对应随机变量取具体取值； 所述第二联合概率分布模型具体为： 所述风电功率概率预测模型具体为： 式中，为当前预测的风电功率数据，为当前预测的风速数据，为对应的边缘概率分布函数，为对应的边缘概率分布函数。

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广东电网有限责任公司电力调度控制中心，其通讯地址为：510062 广东省广州市越秀区梅花路75号(仅限写字楼功能用)；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”。