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龙图腾网获悉中国地质大学(北京);国网冀北电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种基于EMD-KPCA-改进BP神经网络的最大负荷量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：CN120124786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510131931.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于EMD-KPCA-改进BP神经网络的最大负荷量预测方法是由路妍;张萌萌;宁卜;安磊;耿鹏云;薛晓强;李红建;闵睿;岳昊;李沐;齐霞;张妍;张晓曼;刘宣;程序;相静;冯天天;李晏;查道顺;宣佳栋;王浩然;崔茗莉设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于EMD-KPCA-改进BP神经网络的最大负荷量预测方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于EMD‑KPCA‑改进BP神经网络的最大负荷量预测方法，获取区域中多个历史周期内影响电力系统负荷的基础数据及对应最大负荷数据进行EMD‑KPCA预处理，基于预处理后的基础数据和最大负荷数据生成第一训练样本集对LSTM训练，利用训练好的LSTM网络得到未来时间段的预测值，将未来时段预测值进行KPCA‑EMD处理得到预测的基础数据及最大负荷数据；历史周期内影响电力系统负荷的基础数据及最大负荷结合预测得到的基础数据及最大负荷生成第二训练样本集；利用第二训练样本集对BP网络进行训练得到训练好的电力负荷量预测模型；获取区域中基础数据输入训练好的电力负荷量预测模型获得最大负荷量预测值。

本发明授权一种基于EMD-KPCA-改进BP神经网络的最大负荷量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于EMD-KPCA-改进BP神经网络的最大负荷量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取区域中多个历史周期内影响电力系统负荷的基础数据及对应的最大负荷数据并进行依次包括EMD分解和线性核KPCA分析的数据预处理，基于预处理后的基础数据和最大负荷数据生成第一训练样本集； 利用所述第一训练样本集对LSTM网络训练，利用训练好的LSTM网络得到所述基础数据和所述对应的最大负荷数据中的每个变量在未来时间段的预测值，将未来时段的预测值依次进行逆向线性核KPCA分析和EMD分解处理后得到预测的基础数据及最大负荷数据； 所述历史周期内影响电力系统负荷的基础数据及对应的最大负荷数据结合预测得到的所述基础数据及最大负荷数据生成第二训练样本集；利用所述第二训练样本集对BP神经网络进行训练，得到训练好的电力负荷量预测模型；其中，所述电力负荷量预测模型为嵌套LSTM网络的BP神经网络； 实时获取区域中影响电力系统负荷的基础数据输入至所述训练好的电力负荷量预测模型，获得区域电力系统的最大负荷量数据的预测值。

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中国地质大学(北京);国网冀北电力有限公司经济技术研究院，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路29号；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”。