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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于提示的动态多尺度编码源荷预测方法及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：CN121124038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511670564.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于提示的动态多尺度编码源荷预测方法及系统是由张辉;颜星雨;毛建旭;别克扎提·巴合提;杜瑞;樊叶心;牛通之;邱宇;王耀南设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于提示的动态多尺度编码源荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于提示的动态多尺度编码源荷预测方法及系统，该方法通过构建短窗季节窗长窗三分支编码器，利用提示微调，以及微调编码器前向网络实现三路不同分支，并结合轻量门口输出分支权重并加稀疏正则，实现在不同场景下的动态上下文选择与可解释性展示；利用高斯核为外生通道学习参数化滞后核，通过一维卷积对齐将外生按滞后分布映射为多视图并送入交叉注意力机制，从而显式建模外生在不同滞后对内生的影响强度，提升因果对齐能力；旨在通过提示驱动的多尺度路由与滞后影响核等技术手段提升源荷预测的精度与可解释性。

本发明授权基于提示的动态多尺度编码源荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于提示的动态多尺度编码源荷预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：对历史源荷数据进行工程化预处理，得到源荷数据内生变量的分解量； 步骤2：将历史源荷数据映射为时序大模型的嵌入量，同时计算用于上下文路由的工程统计量，所述时序大模型采用编码器—解码器架构； 步骤3：将源荷数据内生变量的分解量中的趋势分量与季节分量，通过掩码生成网络构造先验调制掩码，并将先验调制掩码映射为用于多头自注意力的动态偏置矩阵； 步骤4：将所述动态偏置矩阵注入时序大模型的多头自注意力计算中以调制时序大模型中的注意力分配； 步骤5：将时序大模型的嵌入量和位置编码作为改进的时序大模型的输入数据，完成基于提示的动态多尺度编码源荷预测； 所述改进的时序大模型是对注意力分配调制后的时序大模型进行改进获得：在保持或不受限于原有重型解码器的前提下，所述解码器采用轻量级两层前馈网络作为解码器用于输出预测；将所述编码器中每层的前馈网络替换为由短期、季节、长期三路轻量瓶颈Adapter组成的三分支结构，并在编码器的输出端设置时间维汇聚操作模块，获得向量化表征供路由融合使用；在预训练阶段联合训练改进的时序大模型的共享主干网络、Adapter、滞后核与路由器，在微调阶段优先冻结共享主干网络，仅解冻并微调三路轻量瓶颈Adapter、滞后核与路由器；其中，三分支结构的权重是结合上下文路由的工程统计量和嵌入量，进行上下文路由得到； 所述时序大模型的嵌入量还包括提示嵌入向量：，即为表示站点、数据的提示标识符p经MLP得到的提示嵌入向量； 所述上下文路由为上下文自适应路由器，且输入为近期波动度、周期强度、外生显著度与提示嵌入组成的拼接向量，拼接向量经带温度的softmax分类器输出三分支融合权重，并在上下文自适应路由器的训练中配合熵正则与路由温度退火，训练时让温度系数随迭代逐步减小以实现从软路由到近硬路由的平滑演化； 所述上下文自适应路由器采用三层全连接层组成，且在中间层加入dropout层： ； 其中，表示上下文自适应路由器的输入向量，n表示上下文自适应路由器隐藏层的编号，为第n层的隐藏表示向量，为第n层权重矩阵，为第n层的偏置向量，为第二层隐藏表示，作为上下文自适应路由器最后的中间表征，为输出层的权重矩阵，将隐藏维度投影到3个分支权重空间，为输出层偏置；为上下文自适应路由器输出的三个分量，三个分量分别对应短期、季节性和长期分支，表示路由器输出向量的分量索引； 三分支融合路由权重：； 其中，c为温度系数。

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