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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;南京工业大学;国网综合能源服务集团有限公司申请的专利基于时序自编码和聚类算法的可调节负荷预测方法及系统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：CN120200240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510644750.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于时序自编码和聚类算法的可调节负荷预测方法及系统是由窦迅;窦真兰;李佳承;杨瑞昂;张春雁;蒋剑峰;李秭乐;徐臣;李梓阳;牛鹏艺;陈洪涛;吴司敏设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序自编码和聚类算法的可调节负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：基于时序自编码和聚类算法的可调节负荷预测方法及系统，通过聚类得到辅助测试数据集和测试数据集；基于稀疏注意力机制和LSTM模型构建编码层，基于Informer模型构建解码层，编码层中，从辅助测试数据集中提取全局时序特征、从测试数据集中提取局部时序特征，抑制全局时序特征和局部时序特征的波动，根据全局时序特征和局部时序特征确定自适应融合权重；解码层中，对波动抑制后的全局时序特征和局部时序特征进行特征学习，得到全局时序特征和局部时序特征的变化特征；以编码层和解码层的输出数据的加权和，作为可调节负荷预测值。克服时间序列中的变长、变速、噪声和局部变化的问题，提高了模型对负荷时序数据的趋势表征精度。

本发明授权基于时序自编码和聚类算法的可调节负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序自编码和聚类算法的可调节负荷预测方法，其特征在于，包括：获取可调节负荷的历史数据以构成负荷辅助训练时间序列，采用K-medoids方法对负荷辅助训练时间序列进行聚类，以确定数据类别；基于聚类代价函数，采用肘部拐点判定法优化数据类别；优化后的数据类别对应的聚类簇作为辅助测试数据集；获取可调节负荷的实时值，通过聚类得到测试数据集；基于稀疏注意力机制和LSTM模型构建编码层，基于Informer模型构建解码层，编码层和解码层构成预测模型；编码层中，基于稀疏注意力机制从辅助测试数据集中提取全局时序特征、基于LSTM模型从测试数据集中提取局部时序特征，基于如下关系式所示的自适应门控函数，对全局时序特征和局部时序特征的波动进行抑制： 式中，为在时刻波动抑制后的全局时序特征和局部时序特征，为sigmoid函数，为门控输入权重矩阵，为辅助测试数据集或测试数据集中时刻对应的数据，为门控输入向量，为波动抑制权重矩阵，为在时刻的全局时序特征和局部时序特征，为正则化约束值； 根据全局时序特征和局部时序特征，确定自适应融合权重；解码层中，对波动抑制后的全局时序特征和局部时序特征进行特征学习，得到全局时序特征和局部时序特征的变化特征；基于自适应融合权重，以编码层的输出数据和解码层的输出数据的加权和，作为可调节负荷预测值。

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