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龙图腾网获悉北京象心力科技有限公司申请的专利一种用于复杂地形的风电场风速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：CN120494207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510739827.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种用于复杂地形的风电场风速预测方法及系统是由林建设设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于复杂地形的风电场风速预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种用于复杂地形的风电场风速预测方法及系统，属于风场预测领域；其中，一种用于复杂地形的风电场风速预测方法包括，获取风电场内的历史监测数据、气候温度数据和风电场地理数据；根据所述气候温度数据和所述风电场地理数据分析风速预测影响数据；根据所述历史监测数据确定基础预测风速数据；根据所述风速预测影响数据和所述基础预测风速数据计算综合风速预测数据；采用此方案，通过对风电场风速的预测，可以对风机运行参数进行提前调整，降低风机与风速之间配合工作失误的可能性，提高风机的发电效率。

本发明授权一种用于复杂地形的风电场风速预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于复杂地形的风电场风速预测方法，其特征在于，包括： 获取风电场内的历史监测数据、气候温度数据和风电场地理数据；所述历史监测数据包括历史风速数据；所述历史风速数据包括多个携带有历史时间标签的历史平均风速数据；所述历史时间标签包括年月日及时间段数据；所述风电场地理数据包括测风塔位置数据和丘陵地形数据； 根据所述气候温度数据和所述风电场地理数据分析风速预测影响数据；所述风速预测影响数据关联于所述气候温度数据、测风塔位置数据和丘陵地形数据； 根据所述历史监测数据确定基础预测风速数据；所述基础预测风速数据关联于所述历史平均风速数据； 根据所述风速预测影响数据和所述基础预测风速数据计算综合风速预测数据；所述综合风速预测数据正相关于所述风速预测影响数据和所述基础预测风速数据； 所述风速预测影响数据关联于所述气候温度数据、测风塔位置数据和丘陵地形数据包括： 根据所述气候温度数据分析温度影响数据；所述气候温度数据包括温度数据、季节数据和气候数据； 根据所述丘陵地形数据和测风塔位置数据分析地形起伏度数据、粗糙度数据、障碍物分布数据和特殊地形数据； 根据所述地形起伏度数据、粗糙度数据、障碍物分布数据和特殊地形数据分析地形影响数据； 根据所述温度影响数据和所述地形影响数据分析风速预测影响数据；所述风速预测影响数据关联于所述温度影响数据和所述地形影响数据； 根据所述气候温度数据分析温度影响数据具体包括，基于季节数据和气候数据确定风电场当前时刻的季节标签和气候标签；获取风速预测任务的任务时间标签，所述任务时间标签包括年月日及时间段数据；获取当前时刻的上一风速测量周期的风电场的第一预设网格温度数据；获取与上一风速测量周期的季节标签、气候标签、任务时间标签均相同的历史风速测量周期的风电场的历史预设网格温度数据；基于第一预设网格温度数据和历史预设网格温度数据确定每个测风塔周边预设范围内预设数量个单元格的多个不同风速测量周期的单元格温度数据；以上一风速测量周期的同一单元格的单元格温度数据为基准温度数据，以其余风速测量周期的同一单元格的单元格温度数据为样本温度数据，得到一个基准温度数据和多个样本温度数据；计算样本平均温度数据，样本平均温度数据为多个样本温度数据的平均值；计算基准温度数据与样本平均温度数据的温度差值数据；对每个单元格的单元格温度数据采用相同的处理方式得到多个温度差值数据；计算温度差值数据的方差值，该方差值为样本方差值；计算温度差值数据的平均值，该平均值为样本平均值；根据样本方差值和样本平均值计算温度影响数据； 具体地，温度影响数据的计算方式包括： 式中，为温度影响数据，为样本平均值，为预设平均值，为样本方差值； 地形影响数据的计算方式包括，设有n个测风塔，第a个测风塔的粗糙度数据为；第a个测风塔的海拔高度为，第a个测风塔对应的同风向的特殊地形有m个，第b个特殊地形的海拔高度为；第a个测风塔与对应的同风向的第b个特殊地形之间的障碍物有q个，第p个障碍物的障碍物体积为； ；；；；式中，为地形影响数据，、、、分别为第一中间函数、第二中间函数、第三中间函数和第四中间函数；、、分别为预设第一子权重系数、预设第二子权重系数和预设第三子权重系数；且，； 所述根据所述历史监测数据确定基础预测风速数据；所述基础预测风速数据关联于所述历史平均风速数据包括： 获取风速预测任务的任务时间标签；所述任务时间标签包括年月日及时间段数据； 根据所述预测任务时间数据筛选第一参考组；所述第一参考组包括多个第一参考风速数据；所述第一参考风速数据为部分历史时间标签与部分任务时间标签相同的历史平均风速数据；所述部分历史时间标签与部分任务时间标签均为月日及时间段数据； 根据所述预测任务时间数据筛选第二参考组；所述第二参考组包括多个第二参考风速数据；所述第二参考风速数据为部分历史时间标签与部分任务时间标签相同的历史平均风速数据；所述部分历史时间标签与部分任务时间标签均为月及时间段数据； 基于第一参考组计算第一风速基础量数据；基于第二参考组计算第二风速基础量数据；根据所述第一风速基础量数据和第二风速基础量数据确定基础预测风速数据；所述基础预测风速数据关联于所述第一风速基础量数据和所述第二风速基础量数据； 所述基础预测风速数据的计算方式包括： 设第一参考组包括n个第一参考风速数据，则第i个第一参考风速数据为； 设第二参考组包括m个第二参考风速数据，则第j个第二参考风速数据为； ；；式中，为基础预测风速数据，为第一风速基础量数据，为第二风速基础量数据；为预设计算权重； 所述预设计算权重的计算方式包括： 基于第一参考组所包含的所有第一参考风速数据计算第一参考组的第一方差； 基于第二参考组所包含的所有第二参考风速数据计算第二参考组的第二方差； 式中，为预设计算权重，为第一方差，为第二方差；所述第一方差与预设计算权重呈负相关，所述第二方差与预设计算权重呈正相关。

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