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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司合肥供电公司;合肥工业大学申请的专利一种需求响应基线负荷的混合区间-点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：CN119761737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411840817.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种需求响应基线负荷的混合区间-点预测方法是由娄伟;朱胜龙;赵成;刘峣;王浔;朱健;程道卫;陈璐;王明;孙立成;周杨俊冉;郭长发;赵晔;张凯棋;赵永智;杨书航;齐先军;杨越;杨晓东;龚梦杰设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种需求响应基线负荷的混合区间-点预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种需求响应基线负荷的混合区间‑点预测方法，将历史基线负荷和气象特征数据划分为训练集和测试集；在训练集上，训练卷积神经网络模型，提取气象特征与基线负荷之间的复杂关系；在测试集上，输入气象特征数据获得基线负荷的预测曲线；重复上述训练和预测，得到测试集基线负荷预测的样本数据及置信区间模型；通过计算均值函数和中位数函数及二者分别与实际基线负荷值的均方根误差，获得点预测模型；最后根据未来的气象特征数据和上述基线负荷混合区间‑点预测模型，进行未来时段的基线负荷预测，输出区间和点预测结果。本发明方法既能通过区间预测结果体现基线负荷预测的不确定性，又能提供点预测结果以便于用户负荷削减量的计算。

本发明授权一种需求响应基线负荷的混合区间-点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种需求响应基线负荷的混合区间‑点预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取历史基线负荷和历史气象特征数据，数据的总时长为T； S2、将历史基线负荷和历史气象特征数据分为训练集和测试集，训练集的时段范围为1～W，测试集的时段范围为W+1～T； S3、构建卷积神经网络模型并对其参数进行设置； S4、将训练集中的历史气象特征数据和历史基线负荷数据分别作为自变量和因变量，对卷积神经网络模型进行训练； S5、将测试集中的气象特征数据输入卷积神经网络模型，计算第i次的测试集基线负荷预测曲线i＝1,2,...,Isim,t＝W+1,W+2,…,T；Isim表示计算总次数，i表示当前计算次数，且初始化i＝1； S6、若i≤Isim成立，则令i+1赋值给i，然后执行步骤S4；否则，执行下一步骤S7； S7、以测试集基线负荷预测i＝1,2,...,Isim,t＝W+1,W+2,…,T的数据作为随机样本，通过统计计算得到基线负荷的置信区间； S8、以测试集基线负荷预测i＝1,2,...,Isim,t＝W+1,W+2,…,T的数据作为随机样本，通过统计计算得到基线负荷的两个统计量，即均值和中位数S9、计算基线负荷的均值与基线负荷实际值的均方根误差RMSEave、基线负荷的中位数与基线负荷实际值的均方根误差RMSEmed；比较RMSEave和RMSEmed大小，若RMSEave较小，则用均值作为基线负荷的点预测估计；若RMSEmed较小，则用中位数作为基线负荷的点预测估计； S10、根据未来的气象特征数据和上述已建立的需求响应基线负荷混合区间‑点预测模型，进行未来时段的基线负荷预测，并输出预测结果：基线负荷的置信区间预测值和点预测值。

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国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司合肥供电公司;合肥工业大学，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299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”。

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