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龍圖騰網獲悉長春理工大學申請的專利一種基于Time-LLM的用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：CN120448714B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510948133.X，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種基于Time-LLM的用電量預測方法是由王紅平;陳功;張乂文;吳先波;王瀚霄;趙寶巖;劉菁茹;劉新洋設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Time-LLM的用電量預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于Time?LLM的用電量預測方法，涉及電力系統的用電量預測技術領域，包括：構建樣本數據集并進行預處理；通過可逆實例歸一化將輸入序列劃分為具有相同的尺度和分布特性的時間序列數據塊；使用全連接層抽取語義原型，將時間序列數據塊編碼為自然語言輸入，并通過多頭注意力機制進行線性投影；在每一個重新編程的patch前加入提示前綴；將拼接提示前綴的patch輸入LLM，輸出展平得到每個數據塊的預測結果，再通過逆變換后按原始順序拼接，得到連續預測序列；采用實驗指標對連續預測序列的預測結果進行評判，評判合格則應用于實際的用電量預測工作。通過本發明，實現了用電量預測，并提升了預測的準確性和泛化能力。

本發明授權一種基于Time-LLM的用電量預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Time-LLM的用電量預測方法，其特征在于，包括： 獲取歷史用電量數據構建樣本數據集，對樣本數據集進行預處理，將預處理后的樣本數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集； 通過可逆實例歸一化對輸入序列進行標準化處理，將輸入序列劃分為具有相同的尺度和分布特性的時間序列數據塊； 使用全連接層抽取語義原型，將時間序列數據塊編碼為自然語言輸入，并通過多頭注意力機制進行線性投影，將重新編程的patch與LLM骨干的維度對齊，其中，所述patch指時間序列數據塊，LLM指大語言模型； 在每一個重新編程的patch前加入提示前綴，增強輸入信息，其中，提示前綴包括數據集的一般背景、任務說明和輸入統計信息； 將拼接提示前綴的patch輸入LLM，輸出展平并得到每個數據塊的預測結果，將各塊的預測結果逆變換后按原始順序拼接，得到連續預測序列； 采用實驗指標對所述連續預測序列的預測結果進行評判，評判合格則應用于實際的用電量預測工作，利用訓練好的Time-LLM模型根據實際用電量預測未來用電量。

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長春理工大學，其通訊地址為：130013 吉林省長春市衛星路7089號；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”。