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龍圖騰網獲悉長春工程學院申請的專利基于預訓練大模型的電力物聯網負荷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：CN120542986B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202511045672.9，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權基于預訓練大模型的電力物聯網負荷預測方法及系統是由李志新;任斌;柯洪昌;陳洋;孔德剛設計研發完成，并于2025-07-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于預訓練大模型的電力物聯網負荷預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及耗電數據處理技術領域，具體涉及一種基于預訓練大模型的電力物聯網負荷預測方法及系統。本發明對不同設備在每一時刻的鄰域范圍內不同時刻的耗電量分布進行分析，獲得設備之間在每一時刻的耗電關聯程度，并獲得每個設備的關聯設備；根據每個設備在每一時刻的鄰域范圍內不同時刻的關聯設備數量的變化趨勢，每個設備在每一時刻的耗電關聯程度以及時刻的分布特征，獲得每個設備在每一時刻的故障關注因子；獲得每一時刻的耗電整體修正量；根據實時時刻的鄰域范圍內每一時刻的耗電整體修正量分布，對下一時刻的電力物聯網進行負荷預測。本發明分析設備之間的關聯情況和波動貢獻，準確獲得每一時刻的關注情況，提高對整體負荷預測的有效性。

本發明授權基于預訓練大模型的電力物聯網負荷預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于預訓練大模型的電力物聯網負荷預測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取電力物聯網中多種設備在每一時刻的耗電量； 根據每個設備在每一時刻的鄰域范圍內不同時刻的耗電量分布，獲得每個設備在每一時刻的耗電波動程度；根據設備之間在不同時刻的鄰域范圍內所有時刻的耗電波動程度的相似性，獲得設備之間在每一時刻的耗電關聯程度，并獲得每個設備的關聯設備； 根據不同設備之間在每一時刻的耗電關聯程度和關聯設備的數量分布，獲得每個設備在每一時刻的波動貢獻因子；根據每個設備在每一時刻的鄰域范圍內不同時刻的關聯設備數量的變化趨勢，每個設備在每一時刻的波動貢獻因子以及時刻的分布特征，獲得每個設備在每一時刻的故障關注因子；根據不同設備在每一時刻的故障關注因子和耗電量，獲得每一時刻的耗電整體修正量； 根據實時時刻的鄰域范圍內每一時刻的耗電整體修正量分布，將耗電整體修正量輸入預測大模型，對電力物聯網進行負荷預測； 所述鄰域范圍的獲取方法為以每一時刻為基準，與預設數量個歷史時刻構成的范圍。

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工程學院，其通訊地址為：130012 吉林省長春市寬平大路395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”。