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龍圖騰網獲悉北京清大科越股份有限公司申請的專利用于短期負荷預測的相似日選取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：CN114819250B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210146123.0，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權用于短期負荷預測的相似日選取方法及裝置是由周新生;趙梓州;張磊設計研發完成，并于2022-02-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于短期負荷預測的相似日選取方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及一種用于短期負荷預測的相似日選取方法及裝置，所述方法包括獲取負荷、氣象因素的歷史數據并根據所述歷史數據獲取訓練樣本集；采用所述訓練樣本集對機器學習模型進行訓練，得到相似度預測模型；所述相似度預測模型用于表示樣本特征與負荷相似度之間的關系；通過所述相似度預測模型計算所述待預測日之前的第一預設天數的歷史日數據與預獲取的待預測日預測數據的相似度，得到預測相似度；根據所述預測相似度確定相似日。本發明提供的技術方案是基于機器學習算法構建的數據驅動的模型，使得相似日的計算更加簡單，提高了預測精確度，預測效果更佳。

本發明授權用于短期負荷預測的相似日選取方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種用于短期負荷預測的相似日選取方法，其特征在于，包括： 獲取負荷、氣象因素的歷史數據并根據所述歷史數據以特征互換和構建無偏差樣本的方式構建訓練樣本集； 采用所述訓練樣本集對機器學習模型進行訓練，得到相似度預測模型；所述相似度預測模型用于表示樣本特征與負荷相似度之間的關系； 通過所述相似度預測模型分別計算待預測日之前的第一預設天數的歷史日數據與預獲取的待預測日預測數據的相似度，得到預測相似度； 根據所述預測相似度確定相似日； 所述采用所述訓練樣本集對機器學習模型進行訓練，得到相似度預測模型，包括： 將訓練樣本集劃分為訓練集和測試集； 采用所述訓練集訓練機器學習模型并采用測試集對所述機器學習模型進行參數優選，以確定所述機器學習模型的超參數； 得到相似度預測模型； 通過所述相似度預測模型分別計算所述待預測日之前的第一預設天數的歷史日數據與預獲取的待預測日預測數據的相似度，包括： 所述待預測日之前的第一預設天數的歷史日中選取多個歷史日與待預測日組成樣本特征，構建第一預測樣本集合； 將所述第一預測樣本集合輸入到相似度預測模型中，得到多個歷史日和待預測日的第一預測相似度結果； 所述待預測日與所述待預測日之前的第一預設天數的歷史日選取的多個歷史日組成樣本特征，構建第二預測樣本； 將所述第二預測樣本集合輸入到相似度預測模型中，得到待預測日和多個歷史日的第二預測相似度結果； 將所述待預測日與多個歷史日的第一預測相似度結果和第二預測相似度結果求平均值，得到最終的預測相似度結果。

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