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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利风电功率数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN116992320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311028204.1，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权风电功率数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质是由周晓;颜俊;潘中奇;颜安;李倩;梁涛;郭磊设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电功率数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源发电模拟技术领域，公开了一种风电功率数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质，本发明将预设周期长度引入预设粒子群算法对样本轮廓系数进行优化，得到改进后的目标样本轮廓系数，使得改进后的目标轮廓系数能够更好地量化判断分类结果的优劣。进一步，以该改进后的目标样本轮廓系数为寻优目标，以待聚类风电功率数据集的周期长度和分类数量为寻优变量，利用粒子群算法在待聚类风电功率数据集中自动寻找最佳的数据分类长度及分类数量，相比于人工指定分类长度和分类数量，具有更好的分类效果。

本发明授权风电功率数据聚类方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风电功率数据聚类方法，用于风电场站；其特征在于，所述方法包括： 获取所述风电场站的待聚类风电功率数据集和历史目标发电功率数据集； 基于预设周期长度，经过预设粒子群算法处理，得到所述待聚类风电功率数据集对应的目标样本轮廓系数； 基于所述预设周期长度，以所述目标样本轮廓系数为寻优目标，利用所述预设粒子群算法对所述待聚类风电功率数据集进行寻优处理，得到目标分类数量和目标数据分类长度； 基于所述目标分类数量和所述目标数据分类长度，利用预设聚类算法对所述待聚类风电功率数据集进行聚类处理，得到目标聚类结果； 其中，基于预设周期长度，经过预设粒子群算法处理，得到所述待聚类风电功率数据集对应的目标样本轮廓系数，包括： 基于所述预设粒子群算法对所述待聚类风电功率数据集进行处理，生成第一类别种群簇和第二类别种群簇； 利用预设欧式距离计算方法计算所述第一类别种群簇中每个风电功率数据与所述第一类别种群簇中其他风电功率数据的第一初始平均距离； 利用所述预设欧式距离计算方法计算所述第一类别种群簇中每个风电功率数据与所述第二类别种群簇的第二初始平均距离； 基于每个所述第一初始平均距离和每个所述第二初始平均距离，确定第一样本轮廓系数关系式； 在所述预设欧式距离计算方法中引入所述预设周期长度，得到目标欧式距离计算方法； 利用所述目标欧式距离计算方法，对所述第一样本轮廓系数关系式进行优化，得到第二样本轮廓系数关系式； 基于所述第二样本轮廓系数关系式，确定所述待聚类风电功率数据集对应的所述目标样本轮廓系数。

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