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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于TCN和BiGRU的电力负荷分解与识别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：CN119671413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411754557.4，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种基于TCN和BiGRU的电力负荷分解与识别方法及系统是由陈志聪;黄少鑫;吴丽君设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TCN和BiGRU的电力负荷分解与识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于TCN和BiGRU的电力负荷分解与识别方法及系统，该方法包括：获取家庭用电总功率以及各用电器用电功率的数据集，并对数据集进行数据预处理，建立训练数据集和测试数据集；构建包括TCN网络、BiGRU网络和GAM注意力机制的TCN_BiGRU网络模型；将功率序列输入TCN网络进行初步特征提取，提取序列长时依赖信息，获取功率序列浅层特征；将浅层特征作为BiGRU网络的输入特征，对浅层特征提取双向深层序列特征；将双向深层序列特征作为GAM注意力机制的输入序列信息，输出预测的序列中点；通过训练数据集和测试数据集对TCN_BiGRU网络模型进行训练、验证；通过训练好的TCN_BiGRU网络模型进行电力负荷分解与识别。该方法及系统有利于提取长时依赖信息，提高电力负荷分解与识别精度。

本发明授权一种基于TCN和BiGRU的电力负荷分解与识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于TCN和BiGRU的电力负荷分解与识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取家庭用电总功率以及各用电器用电功率的数据集，并对数据集进行数据预处理，建立训练数据集和测试数据集； 步骤S2、构建包括TCN网络、BiGRU网络和GAM注意力机制的TCN_BiGRU网络模型；将功率序列输入TCN网络进行初步特征提取，提取序列长时依赖信息，获取到功率序列的浅层特征；将获取到的浅层特征作为BiGRU网络的输入特征，对浅层特征提取双向深层序列特征；将双向深层序列特征作为GAM注意力机制的输入序列信息，考虑全局序列特征的同时保留关键信息，减少信息损失并放大全局维度特征，输出预测的序列中点；通过训练数据集和测试数据集对TCN_BiGRU网络模型进行训练、验证，得到训练好的TCN_BiGRU网络模型； 步骤S3、通过训练好的TCN_BiGRU网络模型进行电力负荷分解与识别。

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福州大学，其通讯地址为：362251 福建省泉州市晋江市金井镇水城路1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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