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龍圖騰網恭喜國網浙江省電力有限公司杭州市余杭區供電公司;國網浙江省電力有限公司;杭州電力設備制造有限公司;杭州陽斯信息技術有限公司申請的專利一種基于深度學習模型的臺區短期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：CN119051025B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411546712.3，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權一種基于深度學習模型的臺區短期負荷預測方法是由夏紅軍;蘇毅方;宋璐;馬繼明;姚海燕;周勃志;宋曉華;李鵬程;譚彥彬;顧越;俞嘯玲設計研發完成，并于2024-11-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習模型的臺區短期負荷預測方法在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于深度學習模型的臺區負荷預測方法，涉及數據處理技術。所述方法通過變壓器獲取電能輸入參數信息并發送至臺區管理節點，以及通過負荷節點集合獲取電能輸出參數信息并發送至臺區管理節點，然后，臺區管理節點響應于電網數據調用指令，利用預設臺區負荷預測框架，并根據電能輸入參數信息以及電能輸出參數信息確定臺區負荷預測信息，能夠針對不同的數據調用需求確定對應的模型進行預測處理，從而在保證所輸出的預測數據能夠匹配數據調用需求的同時，還能夠保證模型處理效率，即在保證預測精確度的同時合理利用處理資源。

本發明授權一種基于深度學習模型的臺區短期負荷預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習模型的臺區負荷預測方法，應用于電網臺區管理系統，其特征在于，所述電網臺區管理系統包括臺區管理節點、變壓器、輸電網絡以及負荷節點集合，所述變壓器設置在所述輸電網絡的輸入末端，所述負荷節點集合中的負荷節點設置在所述輸電網絡的輸出末端，所述管理節點與所述變壓器以及所述負荷節點中的各個負荷節點通信連接；所述方法包括：通過所述變壓器獲取電能輸入參數信息并發送至所述臺區管理節點，所述電能輸入參數信息包括當前時間節點的電能輸入參數以及歷史電能輸入參數序列；通過所述負荷節點集合獲取電能輸出參數信息并發送至所述臺區管理節點，所述電能輸出參數信息包括當前時間節點的電能輸出參數以及歷史電能輸出參數序列；若電網數據調用指令用于調用所述臺區負荷預測信息，以對所述輸電網絡的下游用電監控設備輸出預測運行信息，則將所述電能輸入參數信息轉化為電能輸入參數特征向量，通過預設臺區負荷預測框架中的第一數據流轉路徑確定所述臺區負荷預測信息，所述第一數據流轉路徑對應的第一負荷預測模型包括第一輸入端口與第一輸出端口，所述第一輸出端口包括第一反饋輸出端口與第一結果輸出端口，所述第一數據流轉路徑為依次經過所述第一輸入端口至所述第一結果輸出端口的流轉路徑；若所述電網數據調用指令用于調用所述臺區負荷預測信息，以對所述輸電網絡的上游電網向所述輸電網絡進行供電量決策操作，則將所述電能輸入參數信息轉化為電能輸入參數特征向量，將所述電能輸出參數信息轉化為電能輸出參數特征向量，通過所述預設臺區負荷預測框架中的第二數據流轉路徑確定所述臺區負荷預測信息，所述第二數據流轉路徑對應的第二負荷預測模型包括第二輸入端口與第二輸出端口，所述第一反饋輸出端口與所述第二輸入端口連接，所述第二數據流轉路徑為依次經過所述第一輸入端口、所述第一反饋輸出端口、所述第二輸入端口至所述第二輸出端口的流轉路徑。

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國網浙江省電力有限公司杭州市余杭區供電公司;國網浙江省電力有限公司;杭州電力設備制造有限公司;杭州陽斯信息技術有限公司，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區倉前街道綠汀路7-1號1幢3層；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”。