浙江工业大学何德峰获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于多任务学习的综合能源系统多元负荷短期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：CN119940603B 。
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：202411895103.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多任务学习的综合能源系统多元负荷短期预测方法是由何德峰;肖祥勋;王秀丽;李廉明;孟志浩;俞李斌设计研发完成，并于2024-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多任务学习的综合能源系统多元负荷短期预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多任务学习的综合能源系统多元负荷短期预测方法，构建基于多任务学习的双向长短期记忆网络的预测模型，以预处理后的样本数据训练所述预测模型，更新预测模型中各个网络层的权重和偏置，以训练后的预测模型进行综合能源系统多元负荷短期预测。本发明不需要先验的复杂机理知识，且有着更高的精确性；在高预测精度的基础上保障均衡子任务的预测性能，充分挖掘负荷间耦合性，提高预测性能；模型能够自动学习负荷波动的特征；实现对综合能源系统多元负荷短期负荷需求的精准预测。
本发明授权基于多任务学习的综合能源系统多元负荷短期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的综合能源系统多元负荷短期预测方法，其特征在于：构建基于多任务学习的双向长短期记忆网络的预测模型，所述预测模型包括顺次设置的输入层、耦合性分析-多粒度特征提取层、门控层和输出层；所述耦合性分析-多粒度特征提取层基于双向长短期记忆网络设置，包括并置的共享层及一个或多个专家层，任一所述专家层与样本数据的类型匹配；配合任一所述专家层的门控层内设有对应的门控单元，所述共享层与所有的门控单元配合设置； 样本数据包括综合能源系统多元负荷的负荷数据和影响因素数据，以预处理后的样本数据训练所述预测模型，更新预测模型中各个网络层的权重和偏置，以训练后的预测模型进行综合能源系统多元负荷短期预测。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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