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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种多变量融合的电力负荷预测方法及系统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：CN120566430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511053052.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种多变量融合的电力负荷预测方法及系统是由吕龙彪;刘浩;任曦骏;施天成;张理;李志伟;刘辉舟;叶钰童;刘宇峰;金子冉;仇雪奥设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多变量融合的电力负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多变量融合的电力负荷预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域，包括以下步骤：获取第一数据，并基于物理约束插值法将第一数据同步为第二数据；基于第二数据屏蔽谐波主导频段，并结合滤波分离负荷真实波动对负荷波形去噪；基于去噪后的负荷波形结合谐波畸变率加权的双流网络构建负荷预测模型，并实时修正预测模型参数，输出负荷预测值；所述实时修正是基于小波变换的动态修正策略。本发明通过动态选择插值方法，使得负荷数据、气象数据和新能源出力数据能够在统一的时间尺度上同步，能够确保不同数据源的同步性与精度，为预测模型提供高质量的输入数据，提升了预测结果的可靠性。

本发明授权一种多变量融合的电力负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多变量融合的电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取第一数据，并基于物理约束插值法将第一数据同步为第二数据，具体为： 将负荷数据的采样频率作为基准窗口，将气象数据按分钟级窗口进行重新抽取和同步化； 在每个气象数据的分钟级窗口内，结合负荷数据进行分析，计算负荷波动的熵值，并与预设的熵值阈值进行对比分析，选择插值算法； 将负荷数据、气象数据以及新能源出力数据基于插值算法同步到相同的时间尺度，得到生成最终的多变量同步时序数据，即第二数据； 对比分析，选择插值算法，具体为： 若熵值超过熵值阈值时，采用分段三次Hermite插值进行数据插值，并根据新能源出力与气象参数之间的耦合关系，调整插值节点的梯度； 若熵值低于熵值阈值时，采用线性插值来生成时序数据，并叠加负荷变化趋势的残差补偿项修正线性插值的误差； 基于第二数据屏蔽谐波主导频段，并结合滤波分离负荷真实波动对负荷波形去噪； 基于去噪后的负荷波形结合谐波畸变率加权的双流网络构建负荷预测模型，并实时修正预测模型参数，输出负荷预测值；所述实时修正是基于小波变换的动态修正策略； 构建负荷预测模型，具体为： 采用时空耦合编码器，在时间维度上引入门控扩张卷积提取负荷波形的多周期依赖，空间维度上通过变量互信息矩阵生成注意力权重； 将时间维度和空间维度提取的特征进行融合，生成完整的时空耦合特征矩阵作为解码器的输入； 在解码阶段部署双流校正机制，将主流网络输出的基准负荷值和辅流网络预测的负荷响应偏差结合，得到负荷预测值。

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