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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利分支网络与动态源选择的风电集群时空融合出力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：CN121579989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610091278.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权分支网络与动态源选择的风电集群时空融合出力预测方法是由王聚杰;何茂林;和雪城;吴夏微设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本分支网络与动态源选择的风电集群时空融合出力预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种分支网络与动态源选择的风电集群时空融合出力预测方法。鉴于探空数据、再分析资料及数据采集与监控系统数据在时空分辨率和信息内容上存在显著差异，本方法设计专用分支网络结构，对各数据源进行独立特征提取，再融合得到风电出力预测值；首先，从各风电场的历史功率数据中提取时序特征，并引入多头注意力机制生成风电集群空间特征；其次，对再分析资料采用卷积操作得到区域气象特征；再引入动态源选择机制，在不同预测步长上自适应调整数据源的贡献权重，得到初步预测值；最后基于探空数据得到校正后的预测值，实现风电集群出力预测。该方法支持多步长、多风电场同步预测，适用于大规模风电集群的高精度功率预测应用。

本发明授权分支网络与动态源选择的风电集群时空融合出力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种分支网络与动态源选择的风电集群时空融合出力预测方法，其特征在于，包括如下步骤： Step1：收集不同来源的数据，包括来自于数据采集与监控系统的风电出力数据，以及探空数据和来自于再分析资料的风速数据； Step2：针对风电出力数据的风电功率数据搭建专用的分支网络——风电功率专用分支网络；该分支网络通过独立的全连接神经网络分别提取各风电场的历史功率时序特征，并根据多个地理位置不同的风电场的历史功率时序特征，通过多头注意力机制生成表征风电集群中关于风电出力的空间特征；将所述时序特征与所述空间特征沿特征维度拼接，并通过全连接神经网络进行融合，得到风电功率专用分支网络输出的时空特征，用于后续的融合与风电功率预测； Step3：采用卷积神经网络构建再分析资料专用分支网络，从再分析资料的风速数据中提取有助于风电出力预测的区域气象特征； Step4：按预测时间步自适应融合风电功率专用分支网络输出的时空特征与来自再分析资料专用分支网络的区域气象特征； Step5：利用探空数据调整预测结果；利用气压变化特征来调节预测风功率波动的幅度；从探空数据中提取气压变化的统计特征，并通过线性层与激活函数生成一个调制因子；该调制因子作用于初步预测结果的相邻时刻差分，对风电功率的变化幅度进行自适应缩放，最终得到校正后的预测值。

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