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龍圖騰網獲悉中建電子信息技術有限公司;北京建筑大學申請的專利一種基于人工智能的智慧園區電力能耗預測方法及系統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：CN120146330B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510630626.9，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種基于人工智能的智慧園區電力能耗預測方法及系統是由楊保偉;許惠艷;李健;李博文;李國秀;張大宇;裴滬生;劉建華;于冰;白明辰設計研發完成，并于2025-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的智慧園區電力能耗預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的智慧園區電力能耗預測方法及系統，涉及電力預測領域，該方法包括：采集智慧園區的多源異構能耗數據，并對多源異構能耗數據進行預處理，基于預處理后的多源異構能耗數據構建遷移樣本庫；構建融合時間維度與空間維度的能耗時空預測模型，并利用遷移樣本庫中的樣本數據對能耗時空預測模型進行訓練，通過訓練完成后的能耗時空預測模型預測智慧園區未來時間段的電力能耗，得到電力能耗預測結果；基于智慧園區的電力能耗預測結果構建預警與調控機制，通過預警與調控機制實現對智慧園區的電力資源管理。本發明能夠精確預測不同時間和空間維度上園區電力的能耗變化趨勢，提前發現潛在的能耗異常。

本發明授權一種基于人工智能的智慧園區電力能耗預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的智慧園區電力能耗預測方法，其特征在于，該方法包括： 利用物聯網傳感設備采集智慧園區的多源異構能耗數據，且所述多源異構能耗數據包括電力設備運行數據、環境變量數據及人員活動數據； 利用異常值檢測算法剔除多源異構能耗數據中由環境干擾因素導致的異常數據，并通過線性插值算法填補多源異構能耗數據中的缺失數據； 依次對多源異構能耗數據執行歸一化及降噪處理，以消除數據量綱差異及高頻噪聲干擾，得到預處理后的多源異構能耗數據； 對預處理后的多源異構能耗數據進行重構，形成體現智慧園區電力能耗規律的時空數據矩陣，并根據時空數據矩陣計算智慧園區電力樣本能耗，將計算結果整合生成核心特征樣本數據； 基于核心特征樣本數據構建遷移樣本庫，在遷移樣本庫中依據預定義的電力能耗預測需求觸發跨層級樣本遷移； 基于改進的長短時記憶網絡及疊加定理層網絡構建園區電力的能耗時空預測模型； 采用分層抽樣算法將遷移樣本庫中的樣本數據劃分為訓練集、驗證集及測試集，通過訓練完成后的能耗時空預測模型預測智慧園區在未來時間段的電力能耗，得到電力能耗預測結果； 判斷電力能耗預測結果是否存在預測偏差，若不存在預測偏差時，則將能耗時空預測模型輸出的電力能耗預測結果作為最終結果，反之，則基于樣本特征間的潛在疊加效應對電力能耗預測結果中的偏差進行修正，得到修正電力能耗預測結果，具體包括： 提取核心特征樣本數據分類后的樣本特征，且所述樣本特征包括電力設備運行特征、環境變量特征及人員活動特征； 基于電力設備運行特征對相鄰電力設備運行狀態進行聚合，分析相鄰電力設備運行狀態聚合中電力設備啟停存在的電力設備跳變偏差； 利用改進的粒子濾波算法模擬電力設備運行特征與環境變量特征之間的疊加效應，捕捉電力設備運行與環境因素之間的相互適配偏差； 基于人員活動特征判斷突發性人員聚集時，人員活動變化與電力設備運行狀態變化之間的疊加效應，捕捉人員密集引發的局部負荷偏差； 將電力設備跳變偏差、相互適配偏差及局部負荷偏差融合得到電力能耗預測結果總偏差，并利用因果推理算法對電力能耗預測結果中的總偏差進行修正； 基于智慧園區的電力能耗預測結果構建預警與調控機制，通過預警與調控機制實現對智慧園區的電力資源管理。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中建電子信息技術有限公司;北京建筑大學，其通訊地址為：100176 北京市大興區經濟技術開發區科谷一街8號院1號樓15層1501；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。