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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利一种基于数字孪生的风电场功率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：CN120509543B 。

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：202510671989.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于数字孪生的风电场功率预测方法及系统是由王志慧;王志军设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的风电场功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的风电场功率预测方法及系统，涉及风电场功率预测技术领域。本发明以“ConvLSTM+GCN”作为基线模型进行改进，在ConvLSTM后面级联了一个步长与卷积核大小相等的单层卷积层，将ConvLSTM输出的特征图压缩；通过展平操作和位置编码，在数据经过卷积层的空间降维后仍然能保留风机地理位置信息，让模型能够感知和利用这些空间位置关系；改进了传统GCN中邻接矩阵的算法，通过交叉相关性计算动态更新邻接矩阵，量化风机间实时关联强度；本发明同时还对风机进行了3D建模，并结合数字孪生技术构建虚实融合的可视化监控系统，适用于风电场的智能运维、预测性维护及优化调度。

本发明授权一种基于数字孪生的风电场功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的风电场功率预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、针对时间序列预测与风电场空间结构，设计时空协同算法，对ConvLSTM和图神经网络进行改进，利用改进后的时空协同模型进行风机功率预测；具体包括如下内容： S1.1、基于传统ConvLSTM网络，在其后级联一个步长与卷积核大小相等的单层卷积层，利用卷积层对ConvLSTM输出的特征图进行空间维度压缩与特征凝聚，将每个局部时空特征聚合为单一特征点； S1.2、通过展平操作和位置编码，对S1.1中所得的特征点加入地理位置信息，以便于模型对特征点的空间位置关系进行感知和利用，并通过线性层处理之后得到特征增强矩阵； S1.3、根据风电场中风机的位置进行完整图的构建，改进传统GCN算法，通过交叉相关性计算动态更新邻接矩阵，量化风电场中风机间的实时关联强度； S1.4、基于改进后的GCN算法对二维特征增强矩阵和邻接矩阵进行图卷积，并将得到的结果经过线性层处理之后输出风电场中风机的预测功率； S2、基于3D建模技术，对风电场中的风机进行虚拟模型构建； S3、结合S1~S2，基于数字孪生技术，构建基于数字孪生的风电场功率预测模型，对所构建的模型进行训练，利用训练后的模型完成风电场功率预测工作。

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