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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司营销服务中心申请的专利基于CPO-VMD-MLKELM组合模型的负荷预测方法、系统、设备及介质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：CN119940980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510428538.0，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于CPO-VMD-MLKELM组合模型的负荷预测方法、系统、设备及介质是由方智淳;肖吉东;吴昊天;叶红豆;王倩莹;周璐瑶;闫园;陈宇阳;杨林华;陈麟红;楼霞薇设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CPO-VMD-MLKELM组合模型的负荷预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于负荷预测技术领域，公开了基于CPO‑VMD‑MLKELM组合模型的负荷预测方法、系统、设备及介质，以解决现有模型的泛化能力低预测准度差的问题。本发明方法包括：获取预测目标的历史负荷数据、气象特征数据和日期特征数据并进行预处理以得到预处理后的数据集；对预处理后的数据集采用PCA主成分分析进行特征降维，并保留累计方差贡献率不小于98%的主成分以得到降维后主成分特征；采用冠豪猪优化算法通过四种防御策略动态优化VMD参数，基于优化后VMD参数将历史负荷数据分解为多个IMF分量；对每一IMF分量构建MLKELM模型以降维后主成分特征为输入预测各IMF分量,叠加各IMF分量的预测值从而得到负荷预测值，MLKELM模型包括堆叠KELM自动编码器和KELM回归器。

本发明授权基于CPO-VMD-MLKELM组合模型的负荷预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于CPO-VMD-MLKELM组合模型的负荷预测方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取预测目标的历史负荷数据、气象特征数据和日期特征数据并进行预处理以得到预处理后的数据集； S2、对所述预处理后的数据集采用PCA主成分分析进行特征降维，并保留累计方差贡献率不小于98%的主成分以得到降维后主成分特征； S3、采用冠豪猪优化算法通过四种防御策略动态优化VMD参数，基于优化后VMD参数将所述历史负荷数据分解为多个IMF分量，所述VMD参数包括模态数K和惩罚因子α； 所述四种防御策略分别为视觉防御、听觉防御、气味防御和物理攻击； 所述视觉防御基于当前最优解和正态分布随机数更新参数； 所述听觉防御通过两个随机个体位置确定搜索方向； 所述气味防御采用扩散因子控制参数调整范围； 所述物理攻击基于非弹性碰撞定理修正参数； S4、对每一所述IMF分量构建MLKELM模型以所述降维后主成分特征为输入预测各所述IMF分量，叠加各所述IMF分量的预测值从而得到负荷预测值，所述MLKELM模型包括堆叠KELM自动编码器和KELM回归器。

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