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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于模态分解和独立注意力机制的电力系统负荷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：CN119561009B 。

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：202411591491.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于模态分解和独立注意力机制的电力系统负荷预测方法是由范士雄;李东琦;王铁柱;马士聪;郭剑波;江克证;罗魁;荆逸然;侯玮琳;郭雅蓉;单熙雯;赵泽宁;徐浩田;高正男;李苏宁设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模态分解和独立注意力机制的电力系统负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模态分解和独立注意力机制的电力系统负荷预测方法及系统，包括：获取用于负荷预测的负荷历史数据；对所述负荷历史数据进行经验模态分解，获取第一本征模态函数分量，并基于所述第一本征模态函数分量获取第二本征模态函数分量；构建包含独立注意力机制的iTransformer模型；将所述第二本征模态函数分量输入到所述iTransformer模型中，输出负荷预测值。本发明提出的模型相较于目前主流的预测模型具有更高的预测性能，将其应用于电网中，能够显著提高负荷序列数据分析和预测的精度和效率，增强电网的稳定性和鲁棒性，提升电网管理和运营的效率，并为智能电网的发展提供有力支持。

本发明授权基于模态分解和独立注意力机制的电力系统负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模态分解和独立注意力机制的电力系统负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用于负荷预测的负荷历史数据； 对所述负荷历史数据进行经验模态分解，获取第一本征模态函数分量，并基于所述第一本征模态函数分量获取第二本征模态函数分量； 构建包含独立注意力机制的iTransformer模型； 将所述第二本征模态函数分量输入到所述iTransformer模型中，输出负荷预测值； 其中，构建包含独立注意力机制的iTransformer模型，包括： 1利用独立注意力机制来处理所有变量标记，模型学习不同变量之间的相互依赖关系；其中，独立注意力机制的原理为： 给定一个xij∈Rd，计算xij附近位置为ab∈Nki，j区域的输出yij的注意力公式为： 在独立注意力机制中嵌入位置信息，并将其编码；其中，在位置i，j的点到每个位置的ab∈Nki，j，它有2个偏移量，分别是行偏移量a-i和列偏移量b-i，两者分别与嵌入ra-i和rb-i相互影响，通过将两者嵌入连接起来，形成组合嵌入ra-i，b-i，引入位置信息后的注意力计算式为： 其中，qij，kab和vab分别为位置i，j及附近点的查询向量、键向量和值向量；softmaxab是在位置i，j相邻的点中计算的softmax； 2在iTransformer模型的前馈层对注意力机制的输出进行层归一处理，包括： 其中，H＝[h1,h2,…,hN]为具有N个变量的输入，hn是第n个变量的表示向量，Mean表示向量hn的均值，Var表示向量hn的方差。

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