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龙图腾网获悉上海思格源智能科技有限公司申请的专利负荷预测模型的训练方法、预测方法、装置及电子设备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：CN120744514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511243897.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权负荷预测模型的训练方法、预测方法、装置及电子设备是由黄建龙设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本负荷预测模型的训练方法、预测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供的一种负荷预测模型的训练方法、预测方法、装置及电子设备，通过获取样本训练集，基于所述样本训练集对初始负荷预测模型进行训练，得到负荷预测模型，所述初始负荷预测模型包括：多时间尺度特征提取层、嵌入层、多尺度跨变量建模模块、跨尺度建模模块和预测模块，通过设定的模型结构，使得负荷预测模型能够提高负荷预测的精度。

本发明授权负荷预测模型的训练方法、预测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种负荷预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取样本训练集，其中，所述样本训练集中每个样本数据包括：样本时间戳序列和所述样本时间戳序列对应的样本负荷序列和样本天气序列； 基于所述样本训练集对初始负荷预测模型进行训练，得到负荷预测模型，所述初始负荷预测模型包括：多时间尺度特征提取层、嵌入层、多尺度跨变量建模模块、跨尺度建模模块和预测模块，所述多时间尺度特征提取层用于输入样本时间戳序列、样本负荷序列和样本天气序列，输出多个时间尺度的负荷序列、天气序列和时间戳序列，所述嵌入层用于输入多个时间尺度的负荷序列、天气序列和时间戳序列，并输出多个时间尺度的负荷特征、天气特征和时间特征至所述多尺度跨变量建模模块，所述多尺度跨变量建模模块包括：自注意力机制子模块和跨变量依赖建模子模块，所述自注意力机制子模块用于输入串接后的特征，并基于自注意力机制获取每个时间尺度上负荷特征和全局分块特征之间的时间依赖关系，并基于依赖关系更新多个时间尺度的负荷特征和全局分块特征，并将更新后的多个时间尺度的负荷特征输入到跨尺度建模模块，并将更新后的多个时间尺度的全局分块特征输出至所述跨变量依赖建模子模块，所述跨变量依赖建模子模块用于对于任意时间尺度，将更新后的全局分块特征作为查询，将天气特征和时间特征进行特征串接后作为键值；并将所述键值作为跨注意力机制的输入，并输出更新后的多个时间尺度的全局分块特征，所述跨尺度建模模块对更新后的多个时间尺度的负荷特征和全局分块特征值采用自顶向下的跨注意力机制交换不同时间尺度的负荷特征和全局分块特征，并输出最小时间尺度的负荷特征和全局分块特征，所述预测模块用于输入更新的最小时间尺度的负荷特征和全局分块特征，并输出预测负荷，其中，所述全局分块特征指在整个时间戳序列提取的全局性特征，所述全局性特征包括数据的统计特性和趋势信息。

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