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龍圖騰網獲悉國網福建省電力有限公司經濟技術研究院;國網福建省電力有限公司申請的專利一種多因素短期電量預測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115809725B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211448402.9，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種多因素短期電量預測方法及裝置是由鄭歡;荀超;劉林;肖芬;黃世誠;曾偉薇;涂夏哲;黃夏楠;楊絲雨;張敏設計研發完成，并于2022-11-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多因素短期電量預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開一種多因素短期電量預測方法及裝置，通過對其他因素序列與歷史電量序列進行序列對齊，可充分提取其他因素中的有效信息，進而提高電量預測精度，降低模型訓練難度，同時采用變分模態分解算法對歷史電量序列進行分解，更有利于模型提取模態分量與待預測電量之間的關系，并通過將模態分量矩陣與其他因素矩陣進行拼接得到因素矩陣，以及由因素矩陣、模態分量矩陣構建與未來電量序列之間的映射關系，從而能夠有效捕捉歷史電量序列與其他因素序列以及歷史電量模態分量之間的相關關系，實現低模型建立的難度的同時提高電量預測精度。

本發明授權一種多因素短期電量預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種多因素短期電量預測方法，其特征在于，包括步驟： 獲取歷史電量序列以及與所述歷史電量序列相關的其他因素序列； 通過變分模態分解算法將所述歷史電量序列分解的多組窄帶模態，形成模態分量矩陣； 將所述其他因素序列與所述歷史電量序列進行序列對齊，形成其他因素矩陣； 將所述模態分量矩陣與所述其他因素矩陣進行拼接，得到因素矩陣； 通過預設模型構建所述因素矩陣、模態分量矩陣與未來電量序列之間的映射關系； 根據所述歷史電量序列以及所述映射關系輸出預測電量； 所述將所述其他因素序列與所述歷史電量序列進行序列對齊包括： 確定所述歷史電量序列的起點； 以所述歷史電量序列的起點平移所述其他因素序列，并計算所述其他因素序列與所述歷史電量序列之間的最大信息系數； 根據所述最大信息系數確定所述其他因素序列的起點； 根據所述最大信息系數得到所述其他因素序列與所述歷史電量序列之間的相對遲延； 根據所述相對遲延對所述其他因素序列與所述歷史電量序列進行序列對齊； 所述預設模型包括編碼棧和解碼棧； 所述通過預設模型構建所述因素矩陣、模態分量矩陣與未來電量序列之間的映射關系包括： 將所述因素矩陣和所述模態分量矩陣分別輸入所述編碼棧； 所述編碼棧基于變量相關注意力機制對所述因素矩陣以及所述模態分量進行處理，得到所述映射關系； 所述根據所述歷史電量序列以及所述映射關系輸出預測電量包括： 將所述映射關系和所述歷史電量序列分別輸入所述解碼棧，得到所述預測電量； 所述通過預設模型構建所述因素矩陣、模態分量矩陣與未來電量序列之間的映射關系的計算公式如下： ； 式中，表示未來電量序列，其中L=1表示做單步預測，否則為多步預測；為其他因素矩陣，n表示第n種其他因素片段；為模態分量矩陣，k表示第k個模態分量；為模態分量以及其他因素與未來電量之間映射關系函數。

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