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龙图腾网获悉国网天津市电力公司营销服务中心;国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利多目标负荷预测调节方法、系统、设备、介质和程序产品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：CN119904040B 。

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：202411886545.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权多目标负荷预测调节方法、系统、设备、介质和程序产品是由李璐璐;田景秋;张宇;刘思爱;张甜;冀睿琳;贺磊;程宝华;赵晨阳;张剑;解岩;林怡彤;步汭恒;伍睿;卢静雅;刘浩宇;赵雅慧;赵学明;黄晰设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本多目标负荷预测调节方法、系统、设备、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了多目标负荷预测调节方法、系统、设备、介质和程序产品，所述方法包括：采用VMD算法对电力负荷数据进行模态分解，获得分解后的负荷数据；构建GLTN‑BiGRU网络模型，并对GLTN‑BiGRU网络模型进行优化和训练；将分解后的负荷数据输入至优化训练后的GLTN‑BiGRU网络模型中进行未来短期电力负荷预测，获得负荷预测结果；利用所述负荷预测结果制定负荷配置方案，实现多目标负荷调节。本发明实现了对未来短期电力负荷的精准预测与多目标的负荷调节。

本发明授权多目标负荷预测调节方法、系统、设备、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种多目标负荷预测调节方法，其特征在于，包括： 采用VMD算法对电力负荷数据进行模态分解，获得分解后的负荷数据； 构建GLTN-BiGRU网络模型，并对GLTN-BiGRU网络模型进行优化和训练； 将分解后的负荷数据输入至优化训练后的GLTN-BiGRU网络模型中进行未来短期电力负荷预测，获得负荷预测结果； 利用所述负荷预测结果制定负荷配置方案，实现多目标负荷调节； 其中， 将分解后的负荷数据输入至优化训练后的GLTN-BiGRU网络模型中进行未来短期电力负荷，获得负荷预测结果，包括： 优化训练后的GLTN-BiGRU网络模型包括优化训练后的GLTN模型、优化训练后的BiGRU模型和全连接层； 将分解后的负荷数据作为输入数据输入至优化训练后的GLTN-BiGRU网络模型中，优化训练后的GLTN模型利用自注意力机制提取输入数据的全局时间特征和局部时间特征，并进行特征融合获得最终融合特征； 优化训练后的GLTN模型将最终融合特征传输至优化训练后的BiGRU模型中，优化训练后的BiGRU模型通过双向GRU层捕捉最终融合特征的双向信息流，通过拼接获得最终的时序特征； 基于最终的时序特征，通过全连接层进行电力负荷预测获得负荷预测结果； 其中，通过下式获得所述负荷预测结果为： yt＝Wout·ht+bout， 式中，yt表示优化训练后的GLTN-BiGRU网络模型在第t时刻的输出，即优化训练后的GLTN-BiGRU网络模型对当前时间步的负荷预测；Wout表示全连接层的权重，bout表示全连接层的偏置，ht表示最终的时序特征。

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