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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种基于智能模型迁移的需求响应潜力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：CN119378744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411475168.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于智能模型迁移的需求响应潜力预测方法及装置是由陈斯帆;龚贤夫;李耀东;彭勃;翁兴航;魏晓豫;王子祺;曲晗;顾延勋;谢雪花;廖晖;贺家欣设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能模型迁移的需求响应潜力预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能模型迁移的需求响应潜力预测方法及装置，其中方法包括：获取待预测时段的重要特征数据，并将获取到的重要特征数据输入至通过迁移学习和在线学习方法训练得到的需求响应潜力预测模型中，得到待预测时段的需求响应潜力值，并根据预测结果进行调控。本发明方法提出的需求响应潜力预测模型结合了迁移学习和在线学习的优势，相较于现有技术，可以动态跟踪新客户响应行为的变化。由此可见，提高了新签约客户的需求响应潜力预测精度，使得预测结果更加准确，并有利于调控策略的制定。

本发明授权一种基于智能模型迁移的需求响应潜力预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于智能模型迁移的需求响应潜力预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测时段的重要特征数据；其中，重要特征是通过特征选择从基本特征中选择得到的；所述基本特征包括：需求响应激励价格、基线负荷、温度、湿度、降雨量和舒适度指数； 将所述重要特征数据，输入训练好的需求响应潜力预测模型，以使所述需求响应潜力预测模型对所述待预测时段进行预测，得到预测的需求响应潜力值； 根据所述需求响应潜力值，进行电力系统调控，以使电力系统供给的电量满足所述需求响应潜力值； 其中，所述需求响应潜力预测模型的训练过程，包括： 构建结构相同的第一初始模型、第二初始模型和第三初始模型； 获取若干第一样本重要特征数据以及对应的第一需求响应值；获取若干第二样本重要特征数据以及对应的第二需求响应值；其中，所述第一样本重要特征数据为原始的签约用户的历史重要特征数据；所述第二样本重要特征数据为新增的签约用户的历史重要特征数据； 根据每一所述第一样本重要特征数据和对应的第一需求响应值，对所述第一初始模型进行训练，得到第一模型； 根据每一所述第二样本重要特征数据和对应的第二需求响应值，对所述第二初始模型进行在线训练，得到第二模型； 将所述第一模型的参数迁移至所述第三初始模型，得到第三模型； 将每一所述第二样本重要特征数据输入至所述第二模型，得到第二模型预测值； 将每一所述第二样本重要特征数据输入至所述第三模型，得到第三模型预测值； 根据每一所述第二样本重要特征数据对应的第二需求响应值、第二模型预测值和第三模型预测值，计算第二模型惩罚因子和第三模型惩罚因子； 根据所述第二模型惩罚因子和所述第三模型惩罚因子，计算第二模型权重值和第三模型权重值； 根据所述第二模型权重值和第三模型权重值，集成所述第二模型和所述第三模型，得到训练好的需求响应潜力预测模型； 其中，所述第二模型惩罚因子的计算公式为： ； 式中，表示第二模型惩罚因子；表示第个第二样本重要特征数据对应的第二模型预测值；表示第个第二样本重要特征数据对应的第三模型预测值；表示第个第二样本重要特征数据对应的第二需求响应值；为新增的签约用户的数量； 所述第三模型惩罚因子的计算公式为： ； 式中，表示第三模型惩罚因子。

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