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龙图腾网获悉乐山师范学院申请的专利一种混合LSTM电网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：CN120657744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510792132.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种混合LSTM电网负荷预测方法是由刘高峰;谢贻美设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合LSTM电网负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能电网领域。本发明提供了一种混合LSTM电网负荷预测方法。该方法结合了动态正则化机制和注意力机制，有效提升了LSTM模型在智能电网负荷预测中的表现，动态正则化机制能够根据数据的动态特性自适应地调整正则化强度，避免传统方法中固定正则化参数导致的过拟合或欠拟合问题，尤其在长期依赖建模上具有显著优势；同时，注意力机制通过为时间序列中的关键时间点分配不同权重，使得模型更加关注对预测结果影响较大的数据点，从而有效捕捉短期变化并减少噪声干扰；能够有效提升智能电网负荷预测的精度与效率，特别是在处理非线性、非平稳的电网负荷数据时，展现出更强的适应性和鲁棒性。

本发明授权一种混合LSTM电网负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种混合LSTM电网负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： A、获取从当前时间t开始往前一段历史时间内的电网负荷时间序列数据集； B、随机初始化输入层到隐藏层的权重矩阵和隐藏层的偏置向量； ,； 其中是的元素，是从均匀分布中随机采样得到; ,； 其中是的元素，是从均匀分布中随机采样得到；表示的取值空间；N表示隐藏层节点数量；d表示输入时间序列的维度； C、初始化窗口； 初始化第一个窗口的输入数据和目标标签： ； ； 其中表示滑窗的窗口大小； D、计算初始的隐藏层的输出矩阵H0； ；其中，表示激活函数； E、计算初始的隐藏层到输出层的权重矩阵； ;其中是的Moore-Penrose伪逆; F、通过如下方式得到优化的输入层到隐藏层的权重矩阵和优化的隐藏层的偏置向量； ，，其中表示学习率； ，； 其中，表示元素全为1的向量；，其中是掩码矩阵，是Hadamard积； G、通过如下训练方式得到更新的输入层到隐藏层的权重矩阵、隐藏层的偏置向量、隐藏层到输出层的权重矩阵，具体训练方式如下所述： 设置滑动窗口的起始位置，设置最大滑动窗口次数，依次滑动窗口，循环执行步骤G01到步骤G02； G01、滑动窗口更新； 更新输入数据和目标标签： ； ； G02、训练参数和的内循环； 设置内部循环的迭代次数，对于每次内部迭代，循环执行步骤G021到步骤G022； G021：计算更新的隐藏层到输出层的权重矩阵： ； 其中，表示动态正则化参数，；是动态正则化参数的模型系数；其中，，是从开始到当前窗口的所有数据;表示计算这列数据的方差; 表示加权隐藏层输出，，表示注意力权重，；表示滑动窗口方差，； 表示隐藏层的输出矩阵，； G022：基于动态正则化计算更新的输入层到隐藏层的权重矩阵、更新的隐藏层的偏置向量； ； ； 其中，，； ； H、利用如下公式计算未来t+1时刻的电网负荷值； ，； 其中，表示的取值空间；是H的转置，的维度为； 其中，表示更新的输入层到隐藏层的权重矩阵，表示更新的隐藏层的偏置向量，。

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