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龙图腾网获悉国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利基于气象因素的配电网线损预测方法及装置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：CN119647678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411723556.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于气象因素的配电网线损预测方法及装置是由梁纪峰;臧谦;杨丽君;王子天;李晓军;张琦设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于气象因素的配电网线损预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明适用于线损预测技术领域，提供了基于气象因素的配电网线损预测方法及装置，包括：获取目标区域配电网的历史线损数据以及气象因素数据集，并对历史线损数据以及气象因素数据集中的所有气象因素数据进行预处理；基于预设算法对预处理后的历史线损数据进行分解，得到历史线损分量；将历史线损分量以及预处理后的所有气象因素数据输入至预先构建的线损预测网络的特征提取模型，得到每个气象因素与线损数据的相关性系数；将相关性系数与历史线损分量输入至线损预测网络的预测模型，得到目标区域配电网的线损预测结果。本发明通过迭代的方式选择对预测精度有正面影响的气象因素，提高了线损预测的预测精度。

本发明授权基于气象因素的配电网线损预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于气象因素的配电网线损预测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域配电网的历史线损数据以及气象因素数据集，并对所述历史线损数据以及所述气象因素数据集中的所有气象因素数据进行预处理；其中，所述气象因素数据集中包括多个气象因素以及每个气象因素对应的多个气象因素数据； 基于预设算法对预处理后的历史线损数据进行分解，得到历史线损分量； 将所述历史线损分量以及预处理后的所有气象因素数据输入至预先构建的线损预测网络的特征提取模型，得到每个气象因素与线损数据的相关性系数； 将所述相关性系数与所述历史线损分量输入至所述线损预测网络的预测模型，得到目标区域配电网的线损预测结果；所述预测模型为GA-BIGRU-LSTM； 所述基于预设算法对预处理后的历史线损数据进行分解，得到历史线损分量，包括： 对变分模态分解算法的参数进行优化，得到预设算法； 基于所述预设算法对预处理后的历史线损数据进行分解，得到预设个数的历史线损分量；其中，所述预设算法为ZOA-VMD算法； 所述基于所述预设算法对预处理后的历史线损数据进行分解，得到预设个数的历史线损分量，包括： 基于ZOA算法以预设优化公式和预设迭代次数，对VMD算法的参数进行优化，得到参数优化后的VMD算法； 将预处理后的历史线损数据输入至参数优化后的VMD算法中，得到预设个数的历史线损分量； 所述预设优化公式为： 其中，为第代斑马在第二阶段基础上第个维度的值，为第二阶段，为第k代斑马在第l个维度的值，为被攻击斑马的状态，为最大迭代次数，为斑马种群总迭代数量，为0.01的常数，为区间[0,1]的随机数，为区间[0,1]内的一个随机数。

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