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龙图腾网获悉西安峰频能源科技有限公司申请的专利一种价差方向预测模型构造、训练、应用的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：CN119417499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411433973.4，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种价差方向预测模型构造、训练、应用的方法是由王云杉;王路;许格升设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种价差方向预测模型构造、训练、应用的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种价差方向预测模型构造、训练、应用的方法，建立使用不同场景下的多算法模型，最后通过模型间的自动化评价和筛选机制，为价差方向预测提供最佳的算法模型；为了给现货申报提供更加可靠的价差参考依据，本发明不采用价差大小的预测方案，而是在兼容考虑价差大小的前提下，采用更加有效的价差方向预测方案，并结合使用本发明构造的损失函数模型进而大幅度提升价差方向预测的可靠性和准确性。

本发明授权一种价差方向预测模型构造、训练、应用的方法在权利要求书中公布了：1.一种价差方向预测模型训练方法，其特征在于：所述模型包括特征筛选算法模型模块、预测算法模型模块、模型筛选算法模型模块， 所述特征筛选算法模型模块包括自适应特征筛选算法模型； 所述预测算法模型模块包括多场景神经网络算法模型和高稳定损失函数算法模型，所述高稳定损失函数算法模型包括多场景神经网络算法模型，利用多场景神经网络算法模型对价差大小和价差方向的损失函数训练； 所述模型筛选算法模型模块包括强智能模型筛选算法模型； 具体包括以下步骤： S1、在特征筛选算法模型模块中，从众多的披露数据、出清数据以及气象数据中获取到合适的特征数据作为神经网络模型的输入特征，同时利用特征融合、特征升维子算法模型与Kendall相关系数分析的子算法模型的结合可以筛选出相关性更强的自适应式数据特征； S2、在预测算法模型模块中，以步骤S1中筛选到的数据特征为基础，并通过建立使用多场景神经网络算法模型，然后结合兼容考虑价差大小和价差方向的损失函数进行训练，便可得到高稳定损失函数算法模型； S3、在模型筛选算法模型模块中，由于第二步中设计了多种适用于不同场景下的神经算法网络模型，从而通过对筛选到的数据特征进行训练学习也会得到对应个数的训练模型，以近期特征数据和出清数据作为测试集，循环使用所有模型对该测试集进行预测，并使用设计的价差方向预测准确率算法得到对应的价差方向准确率，最后挑选出准确率最高的算法模型，并将此模型作为对未来短期电价差值方向进行预测的最佳模型； 所述特征融合、特征升维子算法模型具体如下： dt＝nt-wt-pt-lt 其中： dt表示第t时刻的非新能源发电量空间； nt表示第t时刻的全网负荷需求量； wt表示第t时刻的全网风电出力大小； pt表示第t时刻的全网光伏出力大小； lt表示第t时刻的联络线输送大小。

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