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龙图腾网获悉江西联合能源有限公司申请的专利一种基于光伏风电数据的远程智能运维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：CN120996789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511502689.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于光伏风电数据的远程智能运维方法及系统是由钟炜;许思龙;周孟;张子勤;曹洪睿;曾桉;毛伊婷;谢鸿慧;张振翔;周琅;习伯泉;熊文龙;郭俊;叶昌荣;樊孝奇;齐江波;钟姝婷;周卿设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光伏风电数据的远程智能运维方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于光伏风电数据的远程智能运维方法及系统，方法包括：获取若干个风光场站的若干个原始数据集，预处理后形成若干个待用数据集；通过待用数据集获取时间序列长度参数及空间关联矩阵；构建初始出力预测模型，通过时间序列长度参数及空间关联矩阵将其更新为最终出力预测模型，进而获取历史预测出力数据及真实预测出力数据；获取与历史预测出力数据对应的预测误差，通过若干个预测误差将真实预测出力数据扩展为真实预测出力范围，以判断是否存在维护需求。通过上述方式，实现了端到端的自动化远程智能运维，提供了对风光场站实时监测的手段，降低了人力物力的消耗，节约了时间成本，确保了维护的实时性及准确性。

本发明授权一种基于光伏风电数据的远程智能运维方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光伏风电数据的远程智能运维方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取若干个风光场站的若干个原始数据集，所述原始数据集包括原始出力数据及原始气象数据，对所述原始数据集进行预处理，以获取包括待用出力数据及待用气象数据的待用数据集，所述待用出力数据包括若干个连续时间帧下的待用出力值； 通过若干个所述待用出力数据获取与全部的风光场站对应的时间序列长度参数及空间关联矩阵； 所述通过若干个所述待用出力数据获取与全部的风光场站对应的时间序列长度参数及空间关联矩阵的步骤包括： 基于若干个所述待用出力值获取场站出力均值，设置若干个延迟阶数，通过所述待用出力值、所述场站出力均值及所述延迟阶数获取与所述延迟阶数对应的时序相关系数； 将大于第一相关阈值的时序相关系数选定为备选相关系数，将与最小的备选相关系数对应的延迟阶数选定为时间序列长度参数； 通过所述待用出力值及所述场站出力均值获取两风光场站之间的空间关联系数，于空间关联系数大于第二相关阈值的两风光场站之间构建关联关系，以形成空间关联矩阵； 构建初始出力预测模型，所述初始出力预测模型包括空间卷积模块及时间注意力模块，并构建输入数据集及结果数据集，通过所述输入数据集、所述结果数据集、所述时间序列长度参数及所述空间关联矩阵将所述初始出力预测模型更新为最终出力预测模型，通过所述最终出力预测模型获取历史预测出力数据； 所述通过所述输入数据集、所述结果数据集、所述时间序列长度参数及所述空间关联矩阵将所述初始出力预测模型更新为最终出力预测模型的步骤包括： 以所述空间关联矩阵为基准，通过所述输入数据集于所述空间卷积模块中构建动态关联矩阵； 通过所述动态关联矩阵将所述输入数据集转换为阶段特征集，所述阶段特征集包括若干个时间序列下的阶段子特征； 通过所述时间序列长度参数在所述时间注意力模块中设置切分窗口，将所述阶段特征集输入所述时间注意力模块，以于若干个所述阶段子特征中选定待更新子特征，并基于所述切分窗口自若干个所述阶段子特征中选定若干个参照子特征，通过所述待更新子特征及若干个所述参照子特征生成与所述待更新子特征对应的最终子特征； 将若干个所述最终子特征组合为预测输出集，通过所述预测输出集及所述结果数据集构建损失函数，以将所述初始出力预测模型更新为最终出力预测模型； 获取与所述历史预测出力数据对应的预测误差，通过所述最终出力预测模型获取真实预测出力数据，通过若干个所述预测误差将所述真实预测出力数据扩展为真实预测出力范围，将真实出力数据与所述真实预测出力范围进行比对，以判断是否存在维护需求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西联合能源有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市南昌经济技术开发区经开大道1388号赛维莱国际企业城研发生产厂房4#中2层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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