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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;上海电力大学申请的专利一种基于inception结构负荷分解模型的楼宇负荷分解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：CN114629103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202011425508.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于inception结构负荷分解模型的楼宇负荷分解方法是由田英杰;王皓靖;吴吉海;时珊珊;李安;李凡;杨秀;吴裔;傅广努;刘舒;魏新迟;张开宇;郭乃网设计研发完成，并于2020-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于inception结构负荷分解模型的楼宇负荷分解方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于inception结构负荷分解模型的楼宇负荷分解方法，包括以下步骤：S1：获取楼宇能耗负荷数据和楼宇对应的气象数据；S2：对楼宇能耗负荷数据进行预处理和去噪处理；S3：将楼宇能耗负荷数据和气象数据分别输入多个深度神经网络，分别提取得到特征数据；S4：构建基于inception结构的负荷分解模型；S5：将多个深度神经网络提取得到的特征数据输入负荷分解模型，得到负荷分解结果。与现有技术相比，本发明具有提高分解准确率等优点。

本发明授权一种基于inception结构负荷分解模型的楼宇负荷分解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于inception结构负荷分解模型的楼宇负荷分解方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取楼宇能耗负荷数据和楼宇对应的气象数据； S2：对楼宇能耗负荷数据进行预处理和去噪处理； S3：将楼宇能耗负荷数据和气象数据分别输入多个深度神经网络，分别提取得到特征数据； S4：构建基于inception结构的负荷分解模型； S5：将多个深度神经网络提取得到的特征数据输入负荷分解模型，得到负荷分解结果； 所述的步骤S4具体包括：根据不同深度神经网络提取得到的不同的特征数据，分别训练弱学习器，并将各弱学习器的结果进行融合，得到基于inception结构的负荷分解模型； 所述的多个深度神经网络分别包括卷积神经网络、LSTM神经网络和MLP神经网络； 所述的卷积神经网络、LSTM神经网络和MLP神经网络分别对楼宇能耗负荷数据和气象数据进行特征提取，得到三个特征提取结果，并将三个特征提取结果输入基于inception结构的负荷分解模型，得到楼宇负荷分解结果，所述的楼宇负荷分解结果包括照明用能、空调用能和动力用能。

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国网上海市电力公司;上海电力大学，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122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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