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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司营销服务中心;上海交通大学申请的专利基于多源异构特征融合的负荷孪生建模与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：CN120728589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511204067.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于多源异构特征融合的负荷孪生建模与预测方法及系统是由邵雪松;李波;杨世海;陆婋泉;段梅梅;方凯杰;黄艺璇;苏慧玲;贺兴;艾芊设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构特征融合的负荷孪生建模与预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源异构特征融合的负荷孪生建模与预测方法及系统，所述方法包括：从用户侧、电网侧及外部环境侧采集原始数据并进行预处理，得到多源异构特征数据；基于随机矩阵理论提取多源异构特征数据的结构性谱指标和结构扰动嵌入型谱熵指标；基于多源异构特征数据、结构性谱指标和结构扰动嵌入型谱熵指标训练负荷预测模型；基于训练后的负荷预测模型、用户静态参数和动态变量构建虚拟负荷孪生体模型，进行多粒度负荷预测。本发明能够显著提升预测精度与泛化能力，提升用户负荷行为的可解释性与预测精度，支撑电力系统运行的主动感知与智能调控，并具备良好的工程可扩展性，适用于园区级、区域级及分布式负荷资源的动态管控需求。

本发明授权基于多源异构特征融合的负荷孪生建模与预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构特征融合的负荷孪生建模与预测方法，其特征在于，包括： 从用户侧、电网侧及外部环境侧采集原始数据并进行预处理，得到多源异构特征数据； 基于随机矩阵理论提取多源异构特征数据的结构性谱指标和结构扰动嵌入型谱熵指标，包括：基于多源异构特征数据构造样本协方差矩阵；对样本协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值集合；基于特征值集合提取多源异构特征数据的结构性谱指标和结构扰动嵌入型谱熵指标；所述结构性谱指标为： ； 其中，为多源异构特征数据的结构性谱指标；为谱敏感度参数；表示第个特征值，取1,2,……,，为样本协方差矩阵维数； 基于多源异构特征数据、结构性谱指标和结构扰动嵌入型谱熵指标训练负荷预测模型；所述负荷预测模型采用极端梯度提升树算法构建，并将多源异构特征数据与结构性谱指标拼接形成最终输入特征向量以训练负荷预测模型； 基于训练后的负荷预测模型、用户静态参数和动态变量构建虚拟负荷孪生体模型，进行多粒度负荷预测，包括：基于训练完成的预测模型，结合用户静态参数和动态变量，为每个用户构建虚拟负荷孪生体模型；在虚拟负荷孪生体模型基础上，根据设定未来时间窗内的环境变量生成未来预测序列；将多个用户的虚拟负荷孪生体模型聚合形成群体孪生体模型以进行多尺度、分层级的预测；利用虚拟负荷孪生体模型，根据当前时间的电价、需求响应请求实时更新预测结果，以模拟不同激励机制下用户响应行为变化。

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