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龙图腾网获悉清华大学;中科华跃(北京)能源互联网研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司申请的专利量化建筑能耗曲线预测精度与难度的参数化表征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：CN121303472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511854552.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权量化建筑能耗曲线预测精度与难度的参数化表征方法是由刘硕;代一;谢林锋;张吉;张涛;刘晓华;薛志峰;章永洁;吴至复;沈百强;李磊;王朝亮;刘炜;姚力;芦鹏飞设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本量化建筑能耗曲线预测精度与难度的参数化表征方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种量化建筑能耗曲线预测精度与难度的参数化表征方法。该方法包括：将建筑群体按照类型进行划分；构建建筑类型一致性指标，建筑类型一致性指标用于衡量同类型建筑在用电行为上的相似性；获取同类型的建筑群体的建筑类型一致性指标；构建该同类型的建筑群体的用电负荷预测模型；将该同类型的建筑群体的历史用电数据集输入到该同类型的建筑群体的用电负荷预测模型中，得到该同类型的建筑群体的用电负荷预测模型的预测精度；建立该同类型的建筑群体的建筑类型一致性指标与该同类型的建筑群体的用电负荷预测模型的预测精度之间的第一映射关系。本申请能够辅助完成大尺度建筑群能耗预测中任务的数据筛选。

本发明授权量化建筑能耗曲线预测精度与难度的参数化表征方法在权利要求书中公布了：1.一种量化建筑能耗曲线预测精度与难度的参数化表征方法，其特征在于，包括： 将建筑群体按照类型进行划分； 构建建筑类型一致性指标，所述建筑类型一致性指标用于衡量同类型建筑在用电行为上的相似性； 获取同类型的建筑群体的建筑类型一致性指标； 构建该同类型的建筑群体的用电负荷预测模型； 将该同类型的建筑群体的历史用电数据集输入到该同类型的建筑群体的用电负荷预测模型中，得到该同类型的建筑群体的用电负荷预测模型的预测精度； 建立该同类型的建筑群体的建筑类型一致性指标与该同类型的建筑群体的用电负荷预测模型的预测精度之间的第一映射关系， 提取建筑个体的有序性指标，所述有序性指标用于反映所述建筑个体的用电负荷曲线在时间域内的周期性和规律性； 构建所述建筑个体的用电负荷预测模型； 将所述建筑个体的历史用电数据集输入到所述建筑个体的用电负荷预测模型中，得到所述建筑个体的用电负荷预测模型的预测精度； 建立所述建筑个体的所述有序性指标与所述建筑个体的用电负荷预测模型的预测精度之间的第二映射关系； 基于所述第一映射关系和所述第二映射关系，将建筑群体和建筑个体按预测难度进行分级； 基于预测难度分级采用相应的用电数据筛选策略。

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清华大学;中科华跃(北京)能源互联网研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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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