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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利一种多因素短期电量预测方法及装置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：CN115809725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211448402.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种多因素短期电量预测方法及装置是由郑欢;荀超;刘林;肖芬;黄世诚;曾伟薇;涂夏哲;黄夏楠;杨丝雨;张敏设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多因素短期电量预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种多因素短期电量预测方法及装置，通过对其他因素序列与历史电量序列进行序列对齐，可充分提取其他因素中的有效信息，进而提高电量预测精度，降低模型训练难度，同时采用变分模态分解算法对历史电量序列进行分解，更有利于模型提取模态分量与待预测电量之间的关系，并通过将模态分量矩阵与其他因素矩阵进行拼接得到因素矩阵，以及由因素矩阵、模态分量矩阵构建与未来电量序列之间的映射关系，从而能够有效捕捉历史电量序列与其他因素序列以及历史电量模态分量之间的相关关系，实现低模型建立的难度的同时提高电量预测精度。

本发明授权一种多因素短期电量预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多因素短期电量预测方法，其特征在于，包括步骤： 获取历史电量序列以及与所述历史电量序列相关的其他因素序列； 通过变分模态分解算法将所述历史电量序列分解的多组窄带模态，形成模态分量矩阵； 将所述其他因素序列与所述历史电量序列进行序列对齐，形成其他因素矩阵； 将所述模态分量矩阵与所述其他因素矩阵进行拼接，得到因素矩阵； 通过预设模型构建所述因素矩阵、模态分量矩阵与未来电量序列之间的映射关系； 根据所述历史电量序列以及所述映射关系输出预测电量； 所述将所述其他因素序列与所述历史电量序列进行序列对齐包括： 确定所述历史电量序列的起点； 以所述历史电量序列的起点平移所述其他因素序列，并计算所述其他因素序列与所述历史电量序列之间的最大信息系数； 根据所述最大信息系数确定所述其他因素序列的起点； 根据所述最大信息系数得到所述其他因素序列与所述历史电量序列之间的相对迟延； 根据所述相对迟延对所述其他因素序列与所述历史电量序列进行序列对齐； 所述预设模型包括编码栈和解码栈； 所述通过预设模型构建所述因素矩阵、模态分量矩阵与未来电量序列之间的映射关系包括： 将所述因素矩阵和所述模态分量矩阵分别输入所述编码栈； 所述编码栈基于变量相关注意力机制对所述因素矩阵以及所述模态分量进行处理，得到所述映射关系； 所述根据所述历史电量序列以及所述映射关系输出预测电量包括： 将所述映射关系和所述历史电量序列分别输入所述解码栈，得到所述预测电量； 所述通过预设模型构建所述因素矩阵、模态分量矩阵与未来电量序列之间的映射关系的计算公式如下： ； 式中，表示未来电量序列，其中L=1表示做单步预测，否则为多步预测；为其他因素矩阵，n表示第n种其他因素片段；为模态分量矩阵，k表示第k个模态分量；为模态分量以及其他因素与未来电量之间映射关系函数。

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