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龍圖騰網獲悉長春工業大學申請的專利一種基于Prophet的中期電量預測方法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：CN119965870B 。

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：202510452592.9，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權一種基于Prophet的中期電量預測方法是由董吉哲;孫洋;陳沛光;王梓蘅;高洪堯;韓曉桐設計研發完成，并于2025-04-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Prophet的中期電量預測方法在說明書摘要公布了：本發明為一種基于Prophet的中期電量預測方法，屬于電力系統中期電量預測領域。為解決單一Prophet模型難以充分挖掘復雜時間序列深層特征及融合多源外生變量問題，本方法通過自定義季節性提取時間特征，對歷史目標進行趨勢、季節性、節假日效應分解，并構造聯合特征引入外生變量；同時，采用AdaBoost算法和N?BEATSx模型分別實現月度電量預測，再利用Optuna自動調參及貝葉斯嶺回歸進行堆疊融合預測結果。本方法適用于電力系統中期調度規劃，為電網安全提供科學決策依據。

本發明授權一種基于Prophet的中期電量預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Prophet的中期電量預測方法，其特征在于，所述方法包括以下操作：首先，使用某省日度電量數據集，進行基本時間特征的提取，自定義季節性；其次，通過Prophet模型完成對歷史目標的分解，實施特征工程，構造聯合特征，引入外生變量；再次，利用外生變量，分別使用自適應提升算法和含外生變量的時間序列神經基擴展分析NeuralBasisExpansionAnalysisforTimeSerieswithExogenousVariables，N-BEATSx算法進行月度電量預測，獲得兩份預測結果；然后，利用Optuna調節Prophet模型與自適應提升算法的超參數，更新這兩份預測結果，并利用貝葉斯嶺回歸對更新后的兩份預測結果進行堆疊融合，獲得最終預測結果；最后，構建整個基于Prophet的中期電量預測模型，進而利用某省數據集對模型進行驗證，通過評價指標來判斷模型的有效性；所述的某省日度電量數據集，可進行基本時間特征的提取，對于任意時間t，由函數獲得多種時間特征，列舉年特征Xyeart和月特征Xmont： Xyeart＝Yeart，Xmont＝Montht 相應亦有周特征Xweekt、日特征Xdayt、年相似日特征Xdofyt，以月特征為依據，自定義季節性，以季節指示函數定義四個季節性變量，列舉春季變量Xspringt和夏季變量Xsummert： 以此類推，可得到秋季變量Xautumnt、冬季變量Xwintert，今后為表示其中任意一個，泛稱為Xseasont； 所述的Prophet模型完成對歷史目標的分解，實施特征工程，構造聯合特征，引入外生變量，該過程具體包括： 步驟1對歷史時間t，令歷史目標為yt，表示對應時間的日用電量，利用Prophet模型將歷史目標yt分解為趨勢分量gt、季節性分量st和節假日分量ht和噪聲分量εt四部分，形成加性模型： yt＝gt+st+ht+εt 其中對于趨勢分量gt有： 其中，k為初始增長率，m為初始截距，V為預設變點的數量，sv為第v個變點的時間，δv為第v個變點處的斜率變化量，可以確保在變點之前貢獻為0，而對于每個自定義季節，均采用傅里葉展開表示，某一季節性分量Nseasont和總季節性分量st關系為： 式中，Nseason為該季節的傅里葉階數，P為周期，為對應的傅里葉系數，設定節假日指示函數Dt及節假日分量ht： 其中，holiday表示節假日及其影響范圍，Dgt即為第g個節假日指示函數，G為節假日種類數，kg為第g個節假日的影響系數，而在未來時間t，Prophet可擬合出gt、st和ht，上述三分量相加，得到Prophet的預測值 步驟2利用Prophet的預測結果和原始時間信息，構造聯合特征矩陣，對于某一時間t，構造聯合特征向量： Xt＝[Xyhatt，Xtrendt，Xseast，Xholt，Xyeart，Xmont，Xweekt，Xdayt，Xdofyt] 其中Xyhatt即Prophet預測值Xtrendt即趨勢分量gt，Xseast即季節性分量st，Xholt即節假日分量ht，這里Xyhatt只有未來時間，其余分量既有歷史也有未來時間，為方便將以上時間特征作為外生變量，今后以xjt作泛指，j＝1,...,J。

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