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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于Time-LLM的用电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：CN120448714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510948133.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于Time-LLM的用电量预测方法是由王红平;陈功;张乂文;吴先波;王瀚霄;赵宝岩;刘菁茹;刘新洋设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Time-LLM的用电量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Time‑LLM的用电量预测方法，涉及电力系统的用电量预测技术领域，包括：构建样本数据集并进行预处理；通过可逆实例归一化将输入序列划分为具有相同的尺度和分布特性的时间序列数据块；使用全连接层抽取语义原型，将时间序列数据块编码为自然语言输入，并通过多头注意力机制进行线性投影；在每一个重新编程的patch前加入提示前缀；将拼接提示前缀的patch输入LLM，输出展平得到每个数据块的预测结果，再通过逆变换后按原始顺序拼接，得到连续预测序列；采用实验指标对连续预测序列的预测结果进行评判，评判合格则应用于实际的用电量预测工作。通过本发明，实现了用电量预测，并提升了预测的准确性和泛化能力。

本发明授权一种基于Time-LLM的用电量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Time-LLM的用电量预测方法，其特征在于，包括： 获取历史用电量数据构建样本数据集，对样本数据集进行预处理，将预处理后的样本数据集划分为训练集、验证集和测试集； 通过可逆实例归一化对输入序列进行标准化处理，将输入序列划分为具有相同的尺度和分布特性的时间序列数据块； 使用全连接层抽取语义原型，将时间序列数据块编码为自然语言输入，并通过多头注意力机制进行线性投影，将重新编程的patch与LLM骨干的维度对齐，其中，所述patch指时间序列数据块，LLM指大语言模型； 在每一个重新编程的patch前加入提示前缀，增强输入信息，其中，提示前缀包括数据集的一般背景、任务说明和输入统计信息； 将拼接提示前缀的patch输入LLM，输出展平并得到每个数据块的预测结果，将各块的预测结果逆变换后按原始顺序拼接，得到连续预测序列； 采用实验指标对所述连续预测序列的预测结果进行评判，评判合格则应用于实际的用电量预测工作，利用训练好的Time-LLM模型根据实际用电量预测未来用电量。

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长春理工大学，其通讯地址为：130013 吉林省长春市卫星路7089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”。