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龙图腾网获悉新疆能源(集团)哈密清洁能源有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的新能源发电功率预测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：CN119448220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411457393.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于深度学习的新能源发电功率预测系统是由王有河;朱慧军;李鹏;马俊财;田贵设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的新能源发电功率预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的新能源发电功率预测系统，包括用于构建新能源发电功率的信息层级框架的风电爬坡框架构建模块、自然语言处理模块、潮流信息实时修正模块、区域气象分析模块、以及，进行新能源发电功率的融合预测的融合预测模块，本发明不仅引入了不同节点处的有功无功潮流电力数据对风电爬坡事件的影响性，并且能够实时修正遇到风电爬坡时潮流电力信息，修正后与区域气象分析后的新能源发电环境数值结果相结合，进行融合预测，形成了更为全面的预测模型输入，保障了数据的准确性和可靠性，有利于新能源发电在面对风电爬坡事件时的预测和评判工作。

本发明授权一种基于深度学习的新能源发电功率预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的新能源发电功率预测系统，其特征在于，包括： 风电爬坡框架构建模块，用于构建新能源发电功率的信息层级框架，划分配置新能源发电功率预测层级和相匹配的发电功率关联特征词，并根据新能源发电功率预测层级和相匹配的发电功率关联特征词生成不同层次和目标的新能源相关数据的信息框架； 自然语言处理模块，用于接收新能源电站发送的发电功率预测请求，根据预训练的自然语言处理模型对所述发电功率预测请求进行语义分析，得到对应的信息层级框架和相匹配的发电功率关联特征词； 潮流信息实时修正模块，用于响应风电爬坡框架构建模块的信息框架和经自然语言处理模块处理后的各个发电功率关联特征词，确定新能源发电的潮流电力信息以及所匹配层次的信息框架信息，根据潮流电力信息和所匹配层次的信息框架信息，分析当前信息框架下潮流电力信息的综合影响度，具体地通过构建潮流电力信息的综合影响度评估模型；将所述潮流电力信息和所匹配层次的信息框架信息输入潮流电力信息的综合影响度评估模型，进行综合影响度的评估，即根据层级框架中每一层信息的风险置信度，计算当前信息框架下潮流电力信息的综合影响度，如下： 其中，为当前信息框架E对潮流电力信息xi的评分，infRe,xi为当前信息框架第e层级数据的评估值，e为信息框架E的第e层； 根据当前层级框架下潮流电力信息的综合影响度，判断潮流电力信息是否进行修正，基于牛顿拉夫逊法构建潮流电力信息修正模型完成修正，并生成潮流电力信息修正结果，基于牛顿拉夫逊法构建潮流电力信息修正模型完成修正，表示如下： 其中，Sij表示为节点i到节点j的传输功率，Pij表示节点i到节点j的有功功率，Qi表示节点i到节点j的无功功率，*表示共轭，表示节点i的接地导纳，表示节点i和节点j之间的支路导纳，Vi表示第i节点的电压，表示第i节点电压的向量值，表示第j节点电压的向量值； 所述潮流信息实时修正模块输入新能源发电系统的节点、支路、发电机的基本参数形成导纳矩阵；假设系统共有n个节点，m个PQ节点，因为平衡节点有且只有一个，所以PV节点共有n-m-1个，对于所有的PQ节点和PV节点，建立有功功率和无功功率的不平衡量方程，再根据求雅可比矩阵，解修正方程后，将各个节点的电压加上修正量，并返回继续迭代处理； 区域气象分析模块，用于在给定的初始条件和边界条件下，获取区域的气象信息并接收所述自然语言处理模块的发电功率关联特征词，根据发电功率关联特征词并结合所获取的区域气象信息，进行新能源发电的数值环境预测生成新能源发电环境数值结果； 融合预测模块，用于接收所述新能源发电环境数值结果和潮流电力信息修正结果，进行新能源发电功率的融合预测并生成新能源发电功率的融合预测结果并输出。

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新疆能源(集团)哈密清洁能源有限责任公司，其通讯地址为：839000 新疆维吾尔自治区哈密市伊州区韩林璐17号能源大厦12楼；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”。

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