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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种风电功率短期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：CN114077914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202010823570.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种风电功率短期预测方法及系统是由车建峰;王勃;冯双磊;裴岩;张菲;汪步惟;韩月;段方维;王钊;王铮;靳双龙设计研发完成，并于2020-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电功率短期预测方法及系统在说明书摘要公布了：一种风电功率短期预测方法及系统，包括：基于待预测时段将风速预报数据根据风速波动过程划分为若干数据段，得到风速预报数据段；对所述风速预报数据段进行特征值的计算和提取，得到风速预报数据特征值；将所述风速预报数据特征值输入预先训练好的风电功率预测模型，得到风电功率预测特征值；对所述风电功率预测特征值进行处理，得到风电的预测功率；其中，所述风电功率预测模型，基于历史风速预报数据的风速波动过程和风电场实际功率数据的风电功率波动过程进行训练得到；本发明通过对预报风速的过程进行划分和特征提取，建立风过程与功率的关联模型，从而实现风电的功率预测，可有效捕捉风电的波动，提高预测水平。

本发明授权一种风电功率短期预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种风电功率短期预测方法，其特征在于，包括： 基于待预测时段将风速预报数据根据风速波动过程划分为若干数据段，得到风速预报数据段； 对所述风速预报数据段进行特征值的计算和提取，得到风速预报数据特征值； 将所述风速预报数据特征值输入预先训练好的风电功率预测模型，得到风电功率预测特征值； 对所述风电功率预测特征值进行处理，得到风电的预测功率； 其中，所述风电功率预测模型，基于历史风速预报数据的风速波动过程和风电场实际功率数据的风电功率波动过程进行训练得到；所述风电功率预测模型的训练，包括： 对一定时间的历史风速预报数据和风电场实际功率数据进行处理； 将处理后的历史风速预报数据根据风速波动过程划分为若干数据段，得到历史风速预报数据段； 将处理后的风电场实际功率数据根据风速波动过程划分为与所述历史风速预报数据段相互对应的若干数据段，得到风电场实际功率数据段； 对所述历史风速预报数据段进行特征值的计算和提取，得到历史风速预报数据特征值； 对所述风电场实际功率数据段进行特征值的计算，得到风电场实际功率数据特征值； 基于BP神经网络，以历史风速预报数据特征值为输入，对应的风电场实际功率数据特征值为输出，进行模型训练，得到预测模型； 所述根据风速波动过程划分为若干数据段，包括： 查找所述风速预报数据或所述处理后的历史风速预报数据的极大值、极小值并记录其在时间序列中的位置，以相邻的“极小值-极大值-极小值”作为一个数据段，将所述风速预报数据或所述处理后的历史风速预报数据划分为多个数据段。

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