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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利一种风电集群短期功率预测方法、系统、电子设备及介质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：CN120804826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202510918771.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种风电集群短期功率预测方法、系统、电子设备及介质是由杨茂;张哲;李向宇设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电集群短期功率预测方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种风电集群短期功率预测方法、系统、电子设备及介质，涉及风电功率预测技术领域。所述方法包括：基于改进格拉姆角场构建改进的风角场特征转换方法；针对目标风电场集群，利用改进的风角场特征转换方法生成WAF矩阵；利用SIFT识别方法将所述WAF矩阵转换为尺度空间，并识别连续的风过程突变点和时间序列相关点，确定风电场之间的时空关联关系；基于动态图注意力网络和所述时空关联关系构建所述目标风电场集群的图结构，并利用所述图结构和每日NWP气象信息进行动态预测，得到所述目标风电场集群的功率预测结果。本发明能够提高短期功率预测精度。

本发明授权一种风电集群短期功率预测方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种风电集群短期功率预测方法，其特征在于，包括： 基于改进格拉姆角场构建改进的风角场特征转换方法；所述改进的风角场特征转换方法通过将时间序列值处理为半径，以风速序列的归一化反余弦值与风向值之和为角度，生成极坐标； 针对目标风电场集群，利用改进的风角场特征转换方法生成WAF矩阵； 利用SIFT识别方法将所述WAF矩阵转换为尺度空间，并识别连续的风过程突变点和时间序列相关点，确定风电场之间的时空关联关系； 基于动态图注意力网络和所述时空关联关系构建所述目标风电场集群的图结构，并利用所述图结构和每日NWP气象信息进行动态预测，得到所述目标风电场集群的功率预测结果； 所述针对目标风电场集群，利用改进的风角场特征转换方法生成WAF矩阵，具体包括： 首先将风速序列进行归一化处理，然后计算风速序列的反余弦值： 再将所述风速序列的反余弦值与风向值相加得到角度： 接着将调度周期内的坐标逐点进行内积，得到能够表征风电场调度周期的WAF矩阵： 其中，表示第个风电场待预测日的归一化风速序列，表示第个风电场待预测日的归一化风向序列；表示第个风电场的归一化风速序列的逆余弦值；表示将第个风电场的风向序列转换为弧度；表示第个风电场的归一化风速序列的逆余弦值；表示将第个风电场的风向序列转换为弧度；表示第个风电场的角度；表示第个风电场的角度；表示通过时间序列变换获得的极坐标系中的半径；表示不同时序的特征值；t表示时序点序号；N表示构建的窗口总长度，n表示第n个时点位置。

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