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龙图腾网获悉自然资源部天津海洋中心(自然资源部天津海洋预报台)申请的专利一种用于海上多风电场的短期风速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：CN121602355B 。

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：202610091736.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种用于海上多风电场的短期风速预测方法是由王鲁宁;牛福新;李希彬;李杰;叶风娟;张琪;冯延竹;杨浩宇设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于海上多风电场的短期风速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于海上多风电场的短期风速预测方法，涉及电力系统智能化技术领域，依据目标区域的地理位置与风速相关性，构建融合地理距离与风速相关性的动态图结构，即多风电场连通图，表征风电场群的空间拓扑关系。本发明通过构建融合地理距离与风速相关性的动态图结构，将风电场群映射为节点网络，利用加权邻接矩阵量化节点间的空间依赖强度，图卷积网络基于归一化拉普拉斯矩阵进行谱域卷积运算，通过切比雪夫多项式近似实现高效的邻域特征聚合，能够精确捕捉因地理位置差异和气象条件交互作用导致的复杂空间关联，克服传统方法对非欧几里得空间关系建模的不足，显著提升多风电场环境下空间依赖关系的表征能力。

本发明授权一种用于海上多风电场的短期风速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于海上多风电场的短期风速预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、依据目标区域的地理位置与风速相关性，构建融合地理距离与风速相关性的动态图结构，即多风电场连通图，表征风电场群的空间拓扑关系； S2、基于多风电场连通图，利用图卷积网络聚合相邻节点风速信息，提取节点间空间特征，形成空间特征序列表； S3、结合空间特征序列表，采用并行一维卷积与门控线性单元，融合多时间尺度风速序列； S4、将空间图卷积与时间门控单元输出进行深度融合，构建联合时空特征张量； S5、基于历史风速序列与联合时空特征张量，构建多步前向预测机制，并引入时延补偿策略缓解误差累积，抑制多步预测中的误差累积与传播，具体包括： 以历史风速序列和联合时空特征张量为输入，使用多层感知机构建多步前向预测器，递归输出未来多个时间步的风速预测值；基于多步前向预测器，将前一时刻的预测输出作为下一时刻的部分输入，并引入真实值的滑动平均作为时延补偿的参考基准；设计误差反馈机制，当预测值与滑动平均基准的偏差超过设定的偏差阈值时，引入时延补偿策略，自适应调整模型内部状态缓解误差累积，以抑制误差在多步预测中的累积与传播； S6、通过损失函数反向传播迭代优化，输出未来1小时多风电场风速预测结果，支撑电网实时调度与功率协调控制。

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自然资源部天津海洋中心(自然资源部天津海洋预报台)，其通讯地址为：300457 天津市滨海新区经济技术开发区泰康路6号；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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