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龙图腾网获悉北京清大科越股份有限公司申请的专利用于短期负荷预测的相似日选取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：CN114819250B 。

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：202210146123.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权用于短期负荷预测的相似日选取方法及装置是由周新生;赵梓州;张磊设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于短期负荷预测的相似日选取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于短期负荷预测的相似日选取方法及装置，所述方法包括获取负荷、气象因素的历史数据并根据所述历史数据获取训练样本集；采用所述训练样本集对机器学习模型进行训练，得到相似度预测模型；所述相似度预测模型用于表示样本特征与负荷相似度之间的关系；通过所述相似度预测模型计算所述待预测日之前的第一预设天数的历史日数据与预获取的待预测日预测数据的相似度，得到预测相似度；根据所述预测相似度确定相似日。本发明提供的技术方案是基于机器学习算法构建的数据驱动的模型，使得相似日的计算更加简单，提高了预测精确度，预测效果更佳。

本发明授权用于短期负荷预测的相似日选取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于短期负荷预测的相似日选取方法，其特征在于，包括： 获取负荷、气象因素的历史数据并根据所述历史数据以特征互换和构建无偏差样本的方式构建训练样本集； 采用所述训练样本集对机器学习模型进行训练，得到相似度预测模型；所述相似度预测模型用于表示样本特征与负荷相似度之间的关系； 通过所述相似度预测模型分别计算待预测日之前的第一预设天数的历史日数据与预获取的待预测日预测数据的相似度，得到预测相似度； 根据所述预测相似度确定相似日； 所述采用所述训练样本集对机器学习模型进行训练，得到相似度预测模型，包括： 将训练样本集划分为训练集和测试集； 采用所述训练集训练机器学习模型并采用测试集对所述机器学习模型进行参数优选，以确定所述机器学习模型的超参数； 得到相似度预测模型； 通过所述相似度预测模型分别计算所述待预测日之前的第一预设天数的历史日数据与预获取的待预测日预测数据的相似度，包括： 所述待预测日之前的第一预设天数的历史日中选取多个历史日与待预测日组成样本特征，构建第一预测样本集合； 将所述第一预测样本集合输入到相似度预测模型中，得到多个历史日和待预测日的第一预测相似度结果； 所述待预测日与所述待预测日之前的第一预设天数的历史日选取的多个历史日组成样本特征，构建第二预测样本； 将所述第二预测样本集合输入到相似度预测模型中，得到待预测日和多个历史日的第二预测相似度结果； 将所述待预测日与多个历史日的第一预测相似度结果和第二预测相似度结果求平均值，得到最终的预测相似度结果。

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北京清大科越股份有限公司，其通讯地址为：100020 北京市朝阳区望京东园四区11号楼18层1801-1；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”。