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龙图腾网获悉国能日新科技股份有限公司申请的专利基于变分自编码器和TIME-LLM模型的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：CN119994901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510459120.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于变分自编码器和TIME-LLM模型的负荷预测方法及系统是由廖云涛;袁康设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分自编码器和TIME-LLM模型的负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于变分自编码器和TIME‑LLM模型的负荷预测方法及系统，包括：历史数据采集与预处理；自编码器训练得到训练好的编码器部分；重编程训练得到输入TIME‑LLM模型的重编程结果向量；负荷预测问题提示词Prompt定制构造为输入TIME‑LLM模型的Prompt向量；基于TIME‑LLM模型预测，通过知识蒸馏与学生模型集成，将学生模型预测值集成作为最终负荷预测结果。本发明详细设计变分自编码器的结构，优化特征提取过程；增强模型对负荷预测任务的理解；通过知识蒸馏和学生模型集成，满足实际部署的资源限制。

本发明授权基于变分自编码器和TIME-LLM模型的负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于变分自编码器和TIME-LLM模型的负荷预测方法，其特征在于，包括： S1、数据的采集与预处理：采集包括气象数据、负荷数据、时间数据在内的历史数据，整理为通过RevIN处理后划分的Patch块； S2、自编码器训练：通过所述Patch块训练变分自编码器，得到训练好的变分自编码器的编码器部分； S3、重编程训练：通过交叉注意力网络将所述编码器部分输出的隐变量Patch和描述时间序列趋势特征的文本原型进行对齐训练，得到输入TIME-LLM模型的重编程结果向量； S4、负荷预测问题提示词Prompt定制：将对于负荷预测具体问题的文本描述和背景知识通过预训练构造为输入TIME-LLM模型的Prompt向量； S5、基于TIME-LLM模型的预测：将重编程结果向量和Prompt向量拼接后，输入TIME-LLM模型中，训练得到符合负荷预测问题结果格式的预测值； S6、知识蒸馏与学生模型集成：将S3至S5步骤中所训练模型作为教师模型，初始化满足现场资源条件的小模型作为学生模型，通过知识蒸馏的方式训练学生模型，待学生模型预测值和教师模型预测值小于某临界值后停止训练，并将学生模型预测值集成作为最终负荷预测结果。

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国能日新科技股份有限公司，其通讯地址为：100089 北京市海淀区西三旗建材城内1幢二层227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”。