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龍圖騰網獲悉西北農林科技大學申請的專利一種細粒度電力負荷協同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：CN120471232B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510939980.X，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種細粒度電力負荷協同預測方法是由張二磊;袁文軒;樊文超;張曉彪;費攀鋒;楊沛;孫紅光設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種細粒度電力負荷協同預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種細粒度電力負荷協同預測方法，方法包括：獲取多元時間序列輸入數據；對輸入數據進行切片處理得到多個數據補丁；通過動態權重變量與短期時序特征提取模塊處理數據補丁得到增強特征表示；將增強特征表示輸入到編碼器生成編碼特征；將數據補丁輸入線性預測層獲得第一預測分量；根據增強特征表示和編碼特征生成第二預測分量；根據第一預測分量和第二預測分量融合得到電力負荷協同預測結果。本發明通過AVSTFE、通道獨立Transformer、雙路預測頭能夠有效協同建模時間和變量維度的復雜依賴關系，克服了現有方法難以平衡兩者的局限性，從而顯著提高了多元時間序列，特別是細粒度電力負荷的預測精度。

本發明授權一種細粒度電力負荷協同預測方法在權利要求書中公布了：1.一種細粒度電力負荷協同預測方法，其特征在于，包括： 獲取多元時間序列輸入數據； 對所述輸入數據進行切片處理得到多個數據補丁； 對所述輸入數據進行預處理得到處理數據； 將所述處理數據按照時序順序進行分離得到多個所述數據補丁； 通過動態權重變量與短期時序特征提取模塊處理所述數據補丁得到增強特征表示； 將所述數據補丁按時間步的奇偶性進行分離； 在所述數據補丁中進行值嵌入操作恢復所述數據補丁的維度； 采用至少兩個具有不同卷積核尺寸的二維卷積層從不同感受野尺度上捕捉所述數據補丁的局部時序模式和變量間的交互特征； 所述交互特征包括跨時間步關聯的特征； 通過結合平均池化和最大池化操作獲取所述數據補丁的全局特征； 使用一維卷積層處理所述全局特征用來計算各變量的動態權重； 將所述增強特征表示輸入到編碼器生成編碼特征； 將所述數據補丁輸入線性層獲得第一預測分量； 將切片后的所述數據補丁輸入線性投影層提取并預測長期趨勢分量作為所述第一預測分量； 根據所述增強特征表示和所述編碼特征生成第二預測分量； 通過一個多層感知機對所述編碼特征進行非線性變換提取得到非線性動態分量作為所述第二預測分量； 根據所述第一預測分量和第二預測分量融合得到電力負荷協同預測結果。

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西北農林科技大學，其通訊地址為：712100 陜西省咸陽市楊凌示范區邰城路3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”。