国家知识产权局信息显示，上海碳焱能源科技有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的风电发电量预测方法”的专利，公开号CN122677946A，申请日期为2026年6月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于深度学习的风电发电量预测方法，属于风电储能技术领域，包括：获取目标区域内各风电场的多源数据，并对多源数据进行预处理；根据多源数据，构建动态邻接矩阵表征风电场站间的时变空间耦合关系；构建分层特征提取模块，分别提取多源数据特征，并对提取特征进行跨模态特征融合，得到融合特征；构建深度学习预测模型；构建联合损失函数，对分层特征提取模块和深度学习预测模型进行协同优化；对分层特征提取模块和深度学习预测模型进行训练，基于训练后整体模型进行预测。本发明采用上述方法，通过构建动态邻接矩阵，提升空间特征建模的准确性，同时，通过分层提取多源特征并融合，有效提升风电功率预测精度。

天眼查资料显示，上海碳焱能源科技有限公司，成立于2023年，位于上海市，是一家以从事专业技术服务业为主的企业。企业注册资本2000万人民币。通过天眼查大数据分析，上海碳焱能源科技有限公司专利信息1条。

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作者：情报员