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龙图腾网获悉中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司申请的专利并行的多步风功率预测方法及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：CN116245251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310259340.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权并行的多步风功率预测方法及装置是由王青天;黄思皖;温晗秋子;刘雅欣;王芸靖;张燧;王一妹设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本并行的多步风功率预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种并行的多步风功率预测方法及装置，其中，方法包括：通过获取历史时段的机组运行数据和气象数据，实现根据历史时段的机组运行数据和气象数据，确定输入矩阵，从而将输入矩阵分别输入至至少一个预测时间分段的预测模型，以得到各预测时间分段的功率预测结果，其中，预测时间分段是基于预测时段确定的，进而将各预测时间分段的功率预测结果汇总，以得到预测时段的目标功率预测结果。由此，可实现将预测时段进行分段，得到至少一个预测时间分段，从而每个预测时间分段对应一个预测模型，不同预测时间分段的预测模型提取不同的数据特征，有效提高了预测的准确性。

本发明授权并行的多步风功率预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种并行的多步风功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取历史时段的机组运行数据和气象数据； 根据所述历史时段的机组运行数据和气象数据，确定输入矩阵； 将所述输入矩阵分别输入至至少一个预测时间分段的预测模型，以得到各所述预测时间分段的功率预测结果，其中，所述预测时间分段是基于预测时段确定的； 将各所述预测时间分段的功率预测结果汇总，以得到所述预测时段的目标功率预测结果； 其中，所述预测模型包括卷积神经网络CNN模块和深度神经网络DNN模块；所述将所述输入矩阵分别输入至至少一个预测时间分段的预测模型，以得到各所述预测时间分段的功率预测结果，包括： 将所述输入矩阵分别输入至至少一个预测时间分段的预测模型的第一CNN模块进行特征提取，以得到各所述预测时间分段的第一特征； 将各所述预测时间分段的第一特征进行跨层传播，以确定除第一预测时间分段之外的各所述预测时间分段的融合特征； 将所述第一预测时间分段的第一特征输入至所述第一预测时间分段的预测模型的第二CNN模块进行特征提取，以得到所述第一预测时间分段的第二特征，以及将除第一预测时间分段之外的各所述预测时间分段的融合特征输入至除第一预测时间分段之外的各所述预测时间分段的预测模型的第二CNN模块进行特征提取，以得到除第一预测时间分段之外的各所述预测时间分段的第二特征； 将各所述预测时间分段的第二特征输入至所述预测时间分段的预测模型的DNN模块，以得到各所述预测时间分段的功率预测结果。

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