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龙图腾网获悉国家能源集团新能源技术研究院有限公司;华北电力大学申请的专利一种基于二次分解和IWOA-LSSVM的超短期风电功率预测方法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：CN115310669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202210796173.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于二次分解和IWOA-LSSVM的超短期风电功率预测方法是由崔亚辉;王庆虎;王文彬;李庚达;陈彦桥;张秋生;梁凌;段震清;柳殿彬设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二次分解和IWOA-LSSVM的超短期风电功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风电功率预测技术领域，具体涉及一种基于二次分解和IWOA‑LSSVM的超短期风电功率预测方法，该方法包括：采用CEEMD对原始风电功率序列进行一次分解，并计算一次分解后所有分量的样本熵；对样本熵大的部分子序列利用VMD进行二次分解；采用改进的鲸鱼优化算法优化LSSVM模型参数，建立IWOA‑LSSVM预测模型对二次分解获得的所有分量进行预测；将所有分量预测结果叠加，得到最终的风电功率预测结果，并对预测结果进行误差验证。运用该方法，有效解决了原始风电功率序列复杂度较高难以分析、优化算法收敛速度慢以及模型预测精度低等问题，具有准确性高、应用前景好的优点。

本发明授权一种基于二次分解和IWOA-LSSVM的超短期风电功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二次分解和IWOA-LSSVM的超短期风电功率预测方法，其特征在于，所述基于二次分解和IWOA-LSSVM的超短期风电功率预测方法包括： S1、采用CEEMD对原始风电功率序列进行一次分解，并计算一次分解后所有分量的样本熵； S2、对样本熵大的部分子序列利用VMD进行二次分解； S3、采用改进的鲸鱼优化算法优化LSSVM模型参数，建立IWOA-LSSVM预测模型对二次分解获得的所有分量进行预测； S4、将所有分量预测结果叠加，得到最终的风电功率预测结果，并对预测结果进行误差验证； 在步骤S3中，采用改进的鲸鱼优化算法优化LSSVM模型参数，建立IWOA-LSSVM预测模型对二次分解获得的所有分量进行预测具体包括： S3.1、对鲸鱼优化算法进行改进； S3.2、采用改进的鲸鱼优化算法对LSSVM中的惩罚因子和核函数参数进行优化； S3.3、建立IWOA-LSSVM模型，对二次分解后的风电功率子序列进行分别预测； 步骤S3.2中LSSVM的求解步骤为： 1、设置风电功率训练样本集，将集合中的样本做空间映射，建立最优决策函数： 其中，为权重，为偏差，为空间映射； 2、根据结构风险化的最小值理论，得到优化后的最优决策函数： 其中，为松弛变量，为惩罚因子，为训练样本长度； 3、采用拉格朗日乘数法求解步骤S3.2.2中优化后的最优决策函数，得到最终线性回归式： 其中，为核函数。

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