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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司申请的专利基于改进CEEMDAN组合模型的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：CN118821989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410711187.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于改进CEEMDAN组合模型的负荷预测方法及系统是由祝视;李浩志;钟奕博;罗来龙设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进CEEMDAN组合模型的负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进CEEMDAN组合模型的负荷预测方法及系统，其先利用改进CEEMDAN模型将负荷数据分解为多个基本模态分量和一个残差分量，改进CEEMDAN模型可以有效捕捉负荷时间序列数据的非线性特征和时序信息，提高了短期负荷预测的精度。并且，利用波动性加权Lasso预测模型对多个基本模态分量和一个残差分量分别进行预测，波动性加权Lasso预测模型可以动态调整系数的收缩程度，在面对数据波动、噪声和异常值可以表现出更好的稳健性，同时得到各个分量的预测结果后再进行加权求和得到最终的负荷预测结果，确保更准确、更可靠的模型在综合预测中占据更大的比重，提高了预测结果的整体准确性。

本发明授权基于改进CEEMDAN组合模型的负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进CEEMDAN组合模型的负荷预测方法，其特征在于，包括以下内容： 利用改进CEEMDAN模型将负荷数据分解为多个基本模态分量和一个残差分量； 利用波动性加权Lasso预测模型对多个基本模态分量和一个残差分量分别进行预测，得到各个分量的预测结果； 对各个分量的预测结果进行加权求和，得到最终的负荷预测结果； 所述利用改进CEEMDAN模型将负荷数据分解为多个基本模态分量和一个残差分量的过程包括以下内容： 在负荷时间序列中加入第一组白噪声以获得新的序列，并对新序列进行EMD分解，得到第一个残差分量和第一个基本模态分量； 在第一个残差分量中加入第二组白噪声并再次进行EMD分解，得到第二个残差分量和第二个基本模态分量； 不断迭代上述步骤并在迭代过程中判断是否满足迭代终止条件，若满足迭代终止条件则输出多个基本模态分量和一个残差分量； 所述利用波动性加权Lasso预测模型对多个基本模态分量和一个残差分量分别进行预测，得到各个分量的预测结果的过程包括以下内容： 针对每个分量分别构建一个Lasso回归模型，并确定每个Lasso回归模型的阶数； 利用Lasso回归模型对每个分量的数据进行特征提取，并根据确定的模型阶数进行特征重构，得到每个分量的特征重构矩阵； 对于每个特征重构矩阵，对矩阵的每个特征进行波动性估计得到每个特征的波动性，并将每个特征的波动性加入到Lasso回归模型目标函数的惩罚项中，从而构建得到一个波动性加权Lasso模型并对其目标函数进行求解，从而得到每个分量的预测结果； 所述目标函数的表达式为： 其中，yi表示第i个样本的观测值，Xi表示第i个样本的特征向量，m表示样本数量，β表示系数向量，λ表示正则化参数，p表示特征数量，βj表示第j个特征的系数，表示第j个特征的波动性。

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