《人工智能在风力发电领域的专利分析》通过对该领域专利申请的检索分析，梳理发展趋势等，为优化专利布局提供参考。利用相关系统检索统计，获取4824篇专利文献，其中在华申请4447篇。

　　专利PG电子游戏 PG电子官网申请方面，92%在华申请，与我国政策支持有关。2017年前申请量少，2017 - 2023年随人工智能发展进入快速增长期，后续可能保持高位。重要申请人以电力领域龙头企业及相关科研单位、高校为主。主要分类号集中在商业方法、计算机系统等，该领域为交叉领域。已审专利中，授权率略高于平均水平，但撤回率略高。

　　重点专利技术分支包括：在风力发电功率预测中，早期用BP神经网络，中期多模型组合，后期用深度学习等新兴算法，CNN、RNN等算法申请量增速显著，GAN有发展潜力；发电设备故障检测方面，2012年开始有申请，早期笼PG电子 PG平台统提及，后期更具体，涉及多算法综合运用；风力发电系统合理调度方面，通过检索得到相关专利文献，代表性专利包括南方电网等单位的方案及上海电力学院的方案。

　　总之，人工智能在风力发电领域应用广泛，在提升运营效率等方面有优势，相关企业可与高校合作或开展专利布局，促进信息化和工业化深度融合，推动绿色能源可持续发展,