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龙图腾网获悉呼伦贝尔安泰热电有限责任公司海拉尔热电厂申请的专利一种考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法和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：CN115293450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211017410.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法和系统是由张亮;冯琪;卜心明;郭鑫;张冬雪;姚国鹏;蒋陈铭;张彦锋设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法和系统，属于集中供热技术领域，具体包括：抽取影响供热负荷的天气、建筑物类型、时间以及对应的热负荷数据；进行加权处理得到加权建筑物类型和加权天气；基于综合相关系数法进行相关性分析得到相关性系数，进行进一步的加权处理，得到预测建筑物类型、预测天气、预测时间；将所述预测建筑物类型、预测天气、预测时间以及对应的热负荷数据作为训练集输入到预测模型中，得到训练完成后的预测模型；基于所述训练完成后的预测模型，将当前的预测建筑物类型、预测天气、预测时间，送入到所述训练完成后的预测模型，得到热负荷预测结果，对热负荷预测因素进行改造，从而进一步的提升了预测精度。

本发明授权一种考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法，其特征在于，具体包括： S1抽取影响供热负荷的天气、建筑物类型、时间以及对应的热负荷数据； S2；对所述建筑物类型以及所述天气进行加权处理得到加权建筑物类型和加权天气； S3基于Pearson积差相关系数法以及Spearman秩相关系数法的综合相关系数法对所述加权建筑物类型、所述加权天气、所述时间与所述热负荷数据间进行相关性分析，根据分析结果得到加权建筑物类型相关性系数、加权天气相关性系数、时间相关性系数； S4基于所述加权建筑物类型相关性系数、所述加权天气相关性系数、所述时间相关性系数对所述加权建筑物类型、加权天气、时间进行进一步的加权处理，得到预测建筑物类型、预测天气、预测时间； S5将所述预测建筑物类型、预测天气、预测时间以及对应的热负荷数据作为训练集输入到基于GRU算法以及LIBSVM算法的预测模型中，得到训练完成后的预测模型； S6基于所述训练完成后的预测模型，将当前的建筑物类型、天气、时间进行加权处理后，得到当前的预测建筑物类型、预测天气、预测时间，送入到所述训练完成后的预测模型，得到热负荷预测结果； 所述加权建筑物类型和加权天气的计算公式为： Tj＝tjTjcTt＝ttTtc其中Tj、Tt分别为加权建筑物类型、加权天气，tj、tt分别为建筑物类型的权值、天气的权值，Tjc、Ttc分别为建筑物类型、天气； 所述预测建筑物类型、预测天气、预测时间的计算公式为Tjf＝tjfTjTtf＝ttfTtTsf＝tsTs其中Tjf、Ttf、Tsf分别为预测建筑物类型、预测天气、预测时间，tjf、ttf、ts分别为加权建筑物类型相关性系数、所述加权天气相关性系数、所述时间相关性系数，Tj、Tt、Ts分别为加权建筑物类型、加权天气、时间； 所述基于GRU算法以及LIBSVM算法的预测模型的具体步骤为： S11将当前的预测建筑物类型、预测天气、预测时间输入到基于GRU算法中，得到GRU预测结果； S12将当前的预测建筑物类型、预测天气、预测时间输入到基于LIBSVM算法的预测模型中，得到LIBSVM预测结果； S13基于所述GRU预测结果和所述LIBSVM预测结果得到热负荷预测结果。

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呼伦贝尔安泰热电有限责任公司海拉尔热电厂，其通讯地址为：021000 内蒙古自治区呼伦贝尔市海拉尔区额尔古纳路；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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