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龍圖騰網(wǎng)恭喜國網(wǎng)福建省電力有限公司營銷服務(wù)中心;國網(wǎng)福建省電力有限公司申請的專利一種基于檢索增強(qiáng)生成的行業(yè)用電量預(yù)測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119692824B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510220062.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0637；該發(fā)明授權(quán)一種基于檢索增強(qiáng)生成的行業(yè)用電量預(yù)測方法是由詹祥澎;錢曉瑞;肖愷;徐鳴;陳宇穎;梁妍;朱玲玲;瞿穎;林嵐輝;吳凡;潘舒宸設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于檢索增強(qiáng)生成的行業(yè)用電量預(yù)測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于檢索增強(qiáng)生成的行業(yè)用電量預(yù)測方法，包括以下步驟：采集行業(yè)歷史用電數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理后得到歷史用電序列；構(gòu)建歷史用電序列分割模型，對歷史用電序列進(jìn)行分割；提取每個歷史用電子序列的多維特征向量并提取歷史用電子序列的低維特征向量，構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫，儲存所有低維特征向量；構(gòu)建檢索增強(qiáng)生成模型，識別向量數(shù)據(jù)庫中每個歷史用電子序列的低維特征向量對應(yīng)的用電時序模式；采集行業(yè)實時用電數(shù)據(jù)并構(gòu)建為實時用電序列同時提取為查詢向量，基于查詢向量在向量數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，將查詢結(jié)果進(jìn)行融合得到融合特征向量；構(gòu)建行業(yè)用電量預(yù)測模型，基于融合特征向量作為協(xié)變量與實時用電序列預(yù)測未來行業(yè)用電量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于檢索增強(qiáng)生成的行業(yè)用電量預(yù)測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于檢索增強(qiáng)生成的行業(yè)用電量預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：采集行業(yè)歷史用電數(shù)據(jù)并對行業(yè)歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后得到歷史用電序列；構(gòu)建歷史用電序列分割模型，根據(jù)用電時序模式的變化點(diǎn)對歷史用電序列進(jìn)行分割；提取每個歷史用電子序列的多維特征向量，對歷史用電子序列的多維特征向量進(jìn)行降維處理，得到歷史用電子序列的低維特征向量，構(gòu)建向量數(shù)據(jù)庫，儲存所有低維特征向量；構(gòu)建檢索增強(qiáng)生成模型，識別向量數(shù)據(jù)庫中每個歷史用電子序列的低維特征向量對應(yīng)的用電時序模式，具體步驟為：基于行業(yè)歷史用電規(guī)律構(gòu)建歷史用電時序模式庫，設(shè)向量數(shù)據(jù)庫中任一歷史用電子序列的低維特征向量為，設(shè)歷史用電時序模式庫中的任一歷史用電時序模式序列為，基于動態(tài)時間規(guī)整求解歷史用電子序列的低維特征向量與歷史用電時序模式序列的最小累積距離，具體如下式所示： ；其中：表示歷史用電子序列的低維特征向量與歷史用電時序模式序列的最小累積距離，即；表示歷史用電子序列的低維特征向量中的第個樣本；表示歷史用電時序模式序列中的第個樣本；表示歷史用電子序列的低維特征向量的樣本索引，，表示歷史用電子序列的低維特征向量的樣本總數(shù)；表示歷史用電時序模式序列的樣本索引，，表示歷史用電時序模式序列的樣本總數(shù)；基于計算歷史用電子序列的低維特征向量與所有歷史用電時序模式序列的相似性得分，具體如下式所示： ；其中：表示歷史用電子序列的低維特征向量與第個歷史用電時序模式序列的相似性得分；表示歷史用電子序列的低維特征向量與第個歷史用電時序模式序列的最小累積距離；根據(jù)相似性得分從大到小的順序，從歷史用電時序模式庫中提取個用電時序模式對應(yīng)的歷史用電時序模式序列，并構(gòu)建組合優(yōu)化函數(shù)具體如下式所示： ； ；其中：表示歷史用電時序模式序列集合；表示提取的用電時序模式對應(yīng)的歷史用電時序模式序列集合；表示懲罰系數(shù)；表示中的第個用電時序模式序列；表示中的第個用電時序模式序列；表示的時間窗口；表示的時間窗口；表示與的重疊部分；表示約束條件；基于貪心算法對上述組合優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行求解，得到歷史用電子序列的低維特征向量對應(yīng)的最終用電時序模式；采集行業(yè)實時用電數(shù)據(jù)并構(gòu)建為實時用電序列，將實時用電序列提取為查詢向量，基于查詢向量在向量數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行查詢，將查詢得到的低維特征向量進(jìn)行融合得到融合特征向量；構(gòu)建行業(yè)用電量預(yù)測模型，將融合特征向量作為協(xié)變量與實時用電序列同時輸入行業(yè)用電量預(yù)測模型預(yù)測未來行業(yè)用電量。

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