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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利储能式液压型风力发电机组超短期输出功率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：CN121440530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511263784.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权储能式液压型风力发电机组超短期输出功率预测方法是由陈立娟;杨贵胜;艾超;潘乐;李玮一;高伟;孔祥东设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能式液压型风力发电机组超短期输出功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种储能式液压型风力发电机组超短期输出功率预测方法，涉及机器学习的智能预测领域，其包含S1：采集风速历史数据；S2：采用CEEMDAN‑LSTM组合模型得到风速预测值；S3：构建优化的WPC模型；S4：得到风力机输出功率预测值；S5：构建液压系统效率物理模型获得液压系统传动效率理论值；S6：构建液压系统传动效率模型得到液压系统传动效率预测值；S7：获得液压马达输出轴的机械功率预测值；S8：构建液压储能预测模型；S9：根据PINN‑LSTM得到最终输出功率预测值。本发明通过引入物理一致性约束与机器学习的状态特征序列学习机制，实现高精度、强泛化、可解释的超短期输出功率预测。

本发明授权储能式液压型风力发电机组超短期输出功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种储能式液压型风力发电机组超短期输出功率预测方法，其特征在于，其包含以下步骤： S1：采集风速历史数据； S2：采用CEEMDAN-LSTM组合模型对风速进行预测，得到风速预测值； S3：构建优化的分功率曲线模型； S31：采用逻辑分布模型构建分功率曲线模型： ； 其中，参数向量为WPC曲线的参数向量，表示风速，表示风力机功率幅值，表示形状调节因子，表示曲线斜率控制因子，e为自然常数； S32：参数优化； 使用Jaya算法对参数向量进行最优化，目标函数为最小化预测功率和历史实测功率之间的均方根误差；使用最优参数向量的分功率曲线模型被称为优化后的分功率曲线模型； S4：使用优化后的分功率曲线模型，根据风速预测值得到风力机输出功率预测值； S5：构建液压系统效率物理模型，获得液压系统传动效率理论值，用作S6的物理约束； S6：构建基于PINN的液压系统传动效率模型，得到液压系统传动效率预测值，其中基于PINN的液压系统传动效率模型的联合损失函数包括数据损失项和物理残差项； S7：根据和获得液压马达输出轴的机械功率预测值； S8：构建基于LSTM的液压储能预测模型，得到预测的储能功率和预测的发电功率输出值； S9：根据PINN-LSTM联合神经网络得到最终输出功率预测值； 构建基于PINN的电机转换效率模型得到修正后的电机转换效率，基于PINN的电机转换效率模型和S8的基于LSTM的液压储能预测模型一起构成PINN-LSTM联合神经网络，设置PINN-LSTM联合神经网络训练损失函数；根据最终输出功率预测表达式得到最终输出功率预测值。

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