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龍圖騰網恭喜電子科技大學(深圳)高等研究院;電子科技大學申請的專利基于大語言模型及社會人口統計信息的電力負荷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：CN119443751B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25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：202510043936.0，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權基于大語言模型及社會人口統計信息的電力負荷預測方法是由陳維龍;張彥如;胥汶渲;楊涵;王巖;劉旻昊設計研發完成，并于2025-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大語言模型及社會人口統計信息的電力負荷預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于大語言模型及社會人口統計信息的電力負荷預測方法，涉及電力負荷預測技術領域，解決了電力負荷預測方法難以結合社會人口統計信息，難以處理非結構化文本信息，影響了電力負荷預測精度和泛化能力的技術問題。該方法包括基于時間序列轉換模塊得到電力歷史負荷信息；基于社會適配器模塊得到結構化人口統計信息；將電力歷史負荷信息、結構化人口統計信息進行融合，作為電力負荷預測模型的輸入數據；通過最小化電力負荷預測模型的預測誤差進行訓練，得到最終用于預測的電力負荷預測模型。本發明結合大語言模型與社會人口統計信息，突破傳統負荷預測模型在數據利用方面的局限性，可處理非結構化文本信息，提高預測的準確性。

本發明授權基于大語言模型及社會人口統計信息的電力負荷預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大語言模型及社會人口統計信息的電力負荷預測方法，其特征在于，包括以下步驟：S100：基于時間序列轉換模塊，對電力歷史負荷的時間序列數據進行標準化和實例歸一化處理，得到電力歷史負荷信息；S200：基于社會適配器模塊，將社會人口統計信息轉換為適合大語言模型處理的嵌入表示，得到結構化人口統計信息；S300：基于社會感知重編程層，將所述電力歷史負荷信息、結構化人口統計信息進行融合，作為初始電力負荷預測模型的輸入數據；S400：通過最小化所述初始電力負荷預測模型的預測誤差進行訓練，得到最終用于預測的電力負荷預測模型；所述S300步驟中，所述社會感知重編程層采用多頭交叉注意力機制，使電力歷史負荷信息、結構化人口統計信息之間進行交互；所述交叉注意力機制通過以下公式表示： 其中，表示從電力歷史負荷信息中投影得到的查詢矩陣，分別表示從結構化人口統計信息中投影得到的鍵矩陣和值矩陣，函數表示嵌入表示的線性嵌入層，表示電力歷史負荷信息輸入作為查詢項，表示比預訓練的詞嵌入矩陣更小的原型嵌入集合，表示特征矩陣；所述大語言模型使用低秩適配LoRA對模型的部分層進行調整，以適應電力負荷預測的特定需求；所述低秩適配LoRA通過以下公式表示： 其中和分別表示大語言模型中，對最后層Transformer的查詢和值投影應用低秩適配LoRA更新，分別表示層中的查詢和值矩陣的低秩適配LoRA更新，為學習到的低秩矩陣。

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電子科技大學(深圳)高等研究院;電子科技大學，其通訊地址為：518110 廣東省深圳市龍華區觀瀾街道新瀾社區觀光路1301-78號銀星智界二期2號樓；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”。