买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉福建华鼎智造技术有限公司申请的专利一种建筑物短期负荷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：CN119312115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411859024.2，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种建筑物短期负荷预测方法是由夏玉雄;徐哲壮;肖师荣;袁蒙;谢俊伟;夏睿楠;王任良;余明敏设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑物短期负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种建筑物短期负荷预测方法，包括：通过自适应集成聚类将历史负荷数据与天气和日期数据相结合，将历史负荷数据应用于无监督学习算法OPTICS，以获得训练数据的聚类标签；通过监督学习KNN将聚类标签用于分类，并对未来的日期类型进行分类预测；采用edRVFL模型对目标日和邻日两个不同的聚类进行预测，分别生成对应的预测值；根据获得的预测值，目标日所属标签以及对应时刻的实际负荷值，构建基于相对误差的动态加权策略；利用改进的PSO算法对聚类的权重参数进行优化；结合优化后的权重参数，对建筑物负荷进行动态加权处理，并输出最终的负荷预测值。该方法有利于提高建筑物短期负荷预测的准确性、可靠性、鲁棒性和效率。

本发明授权一种建筑物短期负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种建筑物短期负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集用于负荷预测的历史负荷数据，包括历史负荷、天气和日期数据，并对采集到的历史负荷数据进行预处理；步骤2、通过自适应集成聚类将历史负荷数据与天气和日期数据相结合，将历史负荷数据应用于无监督学习算法OPTICS，以获得训练数据的聚类标签；通过监督学习KNN将聚类标签用于分类，并对预测日类型进行分类预测；步骤3、聚类完成后，采用edRVFL模型对目标日和邻日两个不同的聚类进行预测，分别生成对应的预测值和步骤4、根据获得的预测值和目标日所属标签以及对应t时刻的实际负荷值yi，1t，构建基于相对误差的动态加权策略e1和e2；步骤5、利用改进的PSO算法对聚类的权重参数进行优化；步骤6、结合优化后的权重参数，对建筑物负荷进行动态加权处理，并输出最终的负荷预测值；所述步骤4包括以下步骤：步骤4.1、根据实际值和预测值，基于标记为e的相对误差来优化权重，如公式4-1所示： 其中，wi，1t和wi，2t分别为目标日和邻日所属的聚类的权重；步骤4.2、考虑到不同的用电场景，构建基于相对误差的动态加权策略ej，其中j∈{1，2}，表示基于聚类数据的两种不同情况；步骤4.3、对于目标日为工作日，误差e1来自所有过去负荷数据的平均相对误差，相应的公式如4-2、4-3所示： 其中，加权窗口的长度为k，k∈P1，2，...，w-1}，输入数据长度为w，r表示加权窗口变化的中间值；步骤4.4、对于目标日为非工作日，误差e2由上一时间步负荷数据的相对误差计算，相应的公式如4-4、4-5所示：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建华鼎智造技术有限公司，其通讯地址为：350003 福建省福州市鼓楼区洪山镇乌山西路518号新能源科创中心10层01-02单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。