河海大学申请时空图神经网络的风电集群短期功率预测方法专利，能够有效提高风电集群功率预测的精度和效率_能源资讯

河海大学申请时空图神经网络的风电集群短期功率预测方法专利，能够有效提高风电集群功率预测的精度和效率

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2026-03-24 10:37:17

国家知识产权局信息显示，河海大学;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请一项名为“一种时空图神经网络的风电集群短期功率预测方法及装置”的专利，公开号CN121710168A，申请日期为2025年11月。

专利摘要显示，本申请涉及一种融合物理信息的时空图神经网络的风电集群短期功率预测方法、装置和计算机设备，包括：获取风电集群中各风电场的相关信息数据，进行预处理；通过融合尾流解析模型和阻塞效应模型的工程解析模型，形成物理先验数据集；将各风电场作为图的节点，构建用于风电场功率预测的图结构数据，形成动态邻接矩阵；构建包含图卷积神经网络模块、门控时间卷积网络和多层感知机的时空图神经网络WB‑STGNN模型架构；先使用物理先验数据集进行预训练，再基于历史功率数据和动态邻接矩阵进行正式训练，获得时空图神经网络WB‑STGNN模型；输入预测日的风速，预测预测日24小时整个风电集群的有功功率。采用本方法能够有效提高风电集群功率预测的精度和效率。

声明：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成，仅供参考，不构成个人投资建议。

来源：市场资讯

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