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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种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：CN119476556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411358871.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种电力负荷预测方法及系统是由郝树青;蔡永翔;郑友卓;王卓月;吴鹏;张洋;李前敏;王悦婧;张恒荣;宋子宏;李跃;刘安茳;苗宇;付宇;王扬;李新皓;陈启升;熊楠;窦陈;潘富祥;张健华;席昌文;何肖蒙;陈宇;班诗雪;何心怡;何光禄;张松;何明君;樊科;杨子健;徐向设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力负荷预测方法及系统，方法包括：获取多元负荷数据，对多元负荷数据进行综合相关性分析，以得到高相关度特征；所述综合相关性分析包括气象因子与多元负荷之间的相关性分析、多元负荷之间的耦合性分析以及多元负荷各自相关性分析；通过卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制相融合构建混合深度学习预测模型；将所述高相关度特征输入至混合深度学习预测模型进行预测，以得到预测的多元负荷值。本发明降低了多元负荷预测模型输入层的维数，提高了输入数据质量。能够有效防止预测算法过拟合现象，提高模型预测精度；更贴合与实际工程中系统的调度需求。

本发明授权一种电力负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，包括： 获取多元负荷数据，对多元负荷数据进行综合相关性分析，以得到高相关度特征；所述综合相关性分析包括气象因子与多元负荷之间的相关性分析、多元负荷之间的耦合性分析以及多元负荷自相关性分析； 气象因子与多元负荷之间通过最大互信息系数进行相关性分析，表示为： ； 其中，表示特征和的MIC值；、分别表示特征、的边缘概率分布函数；表示特征、的联合概率分布函数；、表示在二维空间中、方向上划分格子的个数；为一个常量； 通过斯皮尔曼相关系数进行多元负荷之间的耦合性分析，表示为： ； 其中，表示负荷与输入特征之间的相关度，，越接近1表示相关度越高；、叫第个数据点的2个因素的值；、叫2个因素的均值；为数据点的个数； 通过自相关函数进行多元负荷自相关性分析，表示为： ； 其中，、分别表示滞后的阶数和滞后阶的ACF值；、分别表示时刻和时刻的负荷；表示所有负荷的平均值； 通过卷积神经网络、双向长短期记忆网络和注意力机制相融合构建混合深度学习预测模型； 将所述高相关度特征输入至混合深度学习预测模型进行预测，以得到预测的多元负荷值。

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