北京
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国家知识产权局信息显示，浙大城市学院、浙江省白马湖实验室有限公司申请一项名为“基于深度学习与可解释性分析的风电功率多步预测方法”的专利，公开号CN121529513A，申请日期为2025年11月。
专利摘要显示，本发明公开一种基于深度学习与可解释性分析的风电功率多步预测方法，步骤如下：S1、采集风电场机组运行数据，经清洗、缺失值处理、异常值剔除及平滑降采样，形成结构化输入序列；S2、用相关性与互信息联合分析筛选特征，得关键特征集合；S3、构建TSBM模型，TSBM模型含输入层、时序卷积网络、堆叠双向门控循环单元、多头注意力分配层及输出层；S4、采用多输入多输出和递归校正混合多步策略训练验证，平衡短期精度与长期稳定性；S5、输出预测结果，结合MHA与SHAP建统一解释框架，揭示关键历史时刻与特征的贡献。本发明的方法可以解决现有预测稳定性差、误差累积多、解释性不统一问题，精度高、稳定性好。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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