国能信控互联技术有限公司吴娜获国家专利权
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龙图腾网获悉国能信控互联技术有限公司申请的专利基于多区间特征筛选和机器学习的风机发电功率预测方法及系统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：CN116227694B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310141113.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多区间特征筛选和机器学习的风机发电功率预测方法及系统是由吴娜;刘曙元;吉云;张勤;孙娜;谷薇设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多区间特征筛选和机器学习的风机发电功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多区间特征筛选和机器学习的风功率预测方法及系统，包括：选择测点并获取各测点的风机运行历史数据；对历史数据中的异常值进行处理；对处理后的数据生成特征数据，在不同功率区间内分别进行特征筛选；构建风功率预测模型，将筛选后的几组不同的特征数据分别输入该模型进行训练，得到多个模型；开始实施预测，从数据库中获取实时测点数据，根据风功率判断区间，对实时数据进行异常值处理后直接生成所处区间的特征；将特征输入到对应模型中预测风力发电功率。本发明在风力发电系统中利用机器学习技术，通过构建模型来预测风力发电功率，从而可以有效保留参数之间的复杂非线性关系预知风机发电量，以便提前调整供电结构。
本发明授权基于多区间特征筛选和机器学习的风机发电功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多区间特征筛选和机器学习的风机发电功率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，选择风机的相关测点，获取各测点处风机运行的历史数据； 步骤2，对历史数据进行异常数据检测和处理，得到处理后的数据； 步骤3，对处理后的数据进行特征生成与筛选，划分功率区间，得到各功率区间的高相关性特征数据； 步骤4，构建风机发电功率预测模型并基于高相关性特征数据对模型进行训练，设置更新周期对训练后的模型进行更新； 对模型进行训练包括：在各功率区间内分别对风机发电功率预测模型进行训练，得到各功率区间对应的训练后风机发电功率预测模型； 步骤5，获取风机运行的实时数据，并对实时数据进行异常数据检测和处理，得到实时数据所在功率区间和高相关性特征数据。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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