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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利基于深度学习的虚拟电厂基线负荷数据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：CN116933109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310990625.6，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于深度学习的虚拟电厂基线负荷数据预测方法及系统是由范晋衡;余志文;潘凯岩;刘华;曾顺奇;曹仁威;林国彪设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的虚拟电厂基线负荷数据预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力负荷预测领域，具体涉及基于深度学习的虚拟电厂基线负荷数据预测方法及系统。其通过对历史负荷数据进行聚类分析，按照不同类型虚拟电厂运行特点，将虚拟电厂划分为需求响应型和能源供给型虚拟电厂，分别构建第一和第二基线负荷预测模型，利用注意力机制，分别对需求响应型和能源供给型虚拟电厂的训练集数据的输入特征进行差异性加权；对需求响应型虚拟电厂训练数据集的输入特征中的电价因素进行权重增强，对能源供给型虚拟电厂训练数据集的输入特征中的天气因素进行权重增强，提高了虚拟电厂基线负荷预测的准确性，并有助于提升虚拟电厂评估的有效性。

本发明授权基于深度学习的虚拟电厂基线负荷数据预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的虚拟电厂基线负荷数据预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集区域内所有虚拟电厂的历史负荷数据，并对所述历史负荷数据进行预处理； 步骤2：对所述历史负荷数据进行k-means聚类分析，按照不同类型虚拟电厂运行特点，将虚拟电厂划分为需求响应型虚拟电厂和能源供给型虚拟电厂，并记录类别标签； 步骤3：将影响区域内虚拟电厂的气象数据以及电价数据和虚拟电厂的历史负荷数据进行融合处理； 步骤4：利用主成分析法对所述融合处理后的数据集进行降维处理； 步骤5：分别针对需求响应型虚拟电厂和能源供给型虚拟电厂，划分训练集数据和测试集数据； 步骤6：分别针对需求响应型虚拟电厂和能源供给型虚拟电厂构建第一基线负荷预测模型和第二基线负荷预测模型，所述第一基线负荷预测模型和第二基线负荷预测模型分别包括依次串联连接的输入层、特征提取层、注意力层、特征融合层和特征输出层； 步骤7：利用注意力机制，分别对需求响应型虚拟电厂和能源供给型虚拟电厂的训练集数据的输入特征进行差异性加权； 步骤8：在所述训练集上对所述第一基线负荷预测模型和第二基线负荷预测模型进行训练，并在所述测试集上对训练的所述第一基线负荷预测模型和第二基线负荷预测模型进行验证； 步骤9：根据待预测虚拟电厂的分类标签，将相关数据输入到对应的基线负荷预测模型中，通过训练好的所述基线负荷预测模型进行预测，输出基线负荷预测值； 步骤10：在当天运行日结束后，获取当天的实际负荷值，计算部分时间段的实际负荷值和基线负荷预测值的偏差，求取偏差的平均值作为补偿值，根据所述补偿值校正基线负荷预测值。

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