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龙图腾网获悉泰豪软件股份有限公司申请的专利一种基于机器学习和深度学习的大用户电力负荷预测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：CN121435194B 。

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：202512003084.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于机器学习和深度学习的大用户电力负荷预测方法是由张远来;董清龙;晏斐;熊福喜设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习和深度学习的大用户电力负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习和深度学习的大用户电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测技术领域，包括以下步骤：A、收集电力负荷预测相关数据，并对数据进行预处理，实现数据质量提升和多源数据整合；选取最近一年的数据作为测试集，其余数据作为训练集；B、使用随机森林模型对预处理后的数据进行特征提取；C、分别将LightGBM模型和GRU模型在训练集上进行训练；D、使用训练后的GRU和LightGBM模型对用户电力负荷进行预测，将结果输入LASSO模型进行加权融合，得到最终预测结果。本发明能够改进现有技术的不足，提升对计划性负荷波动的预测能力。

本发明授权一种基于机器学习和深度学习的大用户电力负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和深度学习的大用户电力负荷预测方法，其特征在于包括以下步骤： A、收集电力负荷预测相关数据，并对数据进行预处理，实现数据质量提升和多源数据整合；选取最近一年的数据作为测试集，其余数据作为训练集； B、使用随机森林模型对预处理后的数据进行特征提取； C、分别将LightGBM模型和GRU模型在训练集上进行训练； GRU模型的训练过程为，将训练集的时序特征向量输入GRU模型，计算GRU模型的损失函数fGRU，通过反向传播计算损失函数fGRU的梯度，根据损失函数fGRU的梯度方向和大小确定GRU模型参数的调整方向和大小，当训练迭代次数达到上限或当前损失函数fGRU的值小于设定阈值，则完成训练； LightGBM模型与GRU模型同步训练，LightGBM模型的训练过程为，设定LightGBM模型的初始输出为输入值的平均值，将关联特征向量输入LightGBM模型，构造一个新的决策树，计算LightGBM模型的损失函数fLightGBM，根据最小化损失函数fLightGBM原则确定新决策树的分裂节点，然后将新决策树合并入LightGBM模型中，即Yt+1=Yt+αFt，其中，Yt+1为第t+1轮训练的LightGBM模型输出，Yt为第t轮训练的LightGBM模型输出，α为学习因子，Ft为第t轮训练构造的新决策树，α的大小与GRU模型当前的损失函数值成反比，当GRU模型完成训练时，LightGBM模型同步停止训练； D、使用训练后的GRU和LightGBM模型对用户电力负荷进行预测， 将当前电力负荷预测相关数据分别输入LightGBM模型和GRU模型，得到LightGBM模型预测结果和GRU模型预测结果，若LightGBM模型预测结果和GRU模型预测结果的偏差超出阈值，则使用上一轮预测结果与LASSO模型输出结果更为接近的一个模型作为参考模型，将参考模型的本次预测结果视为真实值，对另一个模型进行一轮训练； 将结果输入LASSO模型进行加权融合，得到最终预测结果。

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