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龙图腾网获悉北京壹玖捌捌电力科技发展有限公司申请的专利基于LSTM的电网短期负荷人工智能预测系统及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：CN120978749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511499294.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于LSTM的电网短期负荷人工智能预测系统及方法是由项红超设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM的电网短期负荷人工智能预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电网技术领域，公开了基于LSTM的电网短期负荷人工智能预测系统及方法，该系统包括：信息获取模块；认知前馈LSTM预测模块；模型不确定性量化模块；扰动熵协同控制模块。该方法包括：获取常规时序输入，并将非结构化信息量化为扰动向量；采用内置扰动门的LSTM单元处理输入，生成负荷预测值；在预测时量化模型自身的不确定性，得到模型熵；基于该模型熵与所述扰动向量，协同判断是否对预测核心执行在线自适应重构。通过协同模型不确定性与外部扰动信息，本发明实现了预测模型的在线自适应调整，从而在面对未知或突发事件时，能够显著提升预测的准确性、鲁棒性与可靠性以及适应性。

本发明授权基于LSTM的电网短期负荷人工智能预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于LSTM的电网短期负荷人工智能预测系统，其特征在于，包括： 信息获取模块，用于从常规数据源获取常规时序输入，并通过事件扰动通路实时采集非结构化信息，将所述非结构化信息量化为扰动向量； 认知前馈LSTM预测模块，用于接收所述常规时序输入和所述扰动向量，并采用内置扰动门的LSTM单元处理所述常规时序输入与所述扰动向量，以生成负荷预测值； 模型不确定性量化模块，用于在生成所述负荷预测值的过程中，量化认知前馈LSTM预测核心自身的不确定性，得到模型熵； 扰动熵协同控制模块，用于基于所述扰动向量和所述模型熵，协同判断是否对所述认知前馈LSTM预测核心执行自适应重构； 所述模型不确定性量化模块具体用于： 应用蒙特卡洛丢弃技术，将所述认知前馈LSTM预测模块在生成所述负荷预测值过程中所利用的丢弃层置于激活状态； 并在所述激活状态下，针对同一组所述常规时序输入和所述扰动向量，重复执行生成所述负荷预测值的步骤，以得到多个所述负荷预测值； 计算多个所述负荷预测值的方差，以将所述方差作为所述模型熵。

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