浙江大學和運達能源申請基於遷移學習的風速超短期預測方法專利，實現更準確穩定的風速預測

金融界2025年7月29日消息，國家知識產權局信息顯示，浙江大學;運達能源科技集團股份有限公司申請一項名爲“一種基於遷移學習的風速超短期預測方法”的專利，公開號CN120373692A，申請日期爲2025年03月。

專利摘要顯示，本發明屬於風力發電領域，公開了一種基於遷移學習的風速超短期預測方法，包括：步驟1，通過數據預處理與特徵選擇模塊對高維SCADA數據做相關性分析，選出與風速相關的特徵；步驟2，通過特徵提取器和判別器來捕捉可轉移的時間尺度的特徵；步驟3，通過自注意機制和最大均值差提取時間特徵轉移的關鍵動態；步驟4，通過預測網絡對風速進行超短期預測。本發明採用遷移學習可以通過利用源領域的知識來幫助目標領域的學習，從而提高模型在新領域的泛化能力。本發明旨在克服傳統方法在數據不平衡、領域轉移等方面的侷限性，實現更準確、穩定的風速預測，爲風力發電場的安全運行和電力系統的穩定供應提供可靠的技術支持。

本文源自：金融界

作者：情報員