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龍圖騰網恭喜朗坤智慧科技股份有限公司申請的專利一種電力市場用戶負荷預測方法、系統、設備和介質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：CN119940665B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-17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：202510436544.0，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種電力市場用戶負荷預測方法、系統、設備和介質是由袁存發;陳志凱;鄭豹;張海東;歐陽永子設計研發完成，并于2025-04-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電力市場用戶負荷預測方法、系統、設備和介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種電力市場用戶負荷預測方法、系統、設備和介質，涉及電力市場用戶負荷預測技術領域，包括采集電力市場用戶負荷數據并進行預處理，將預處理后的數據劃分為訓練集和評估集。構建基于LSTM和雙重Q網絡優化的用戶負荷預測模型，輸入訓練集進行單步預測。基于評估集對電力市場用戶負荷預測模型進行評估，評估通過后，輸入未來預測數據至用戶負荷預測模型，得到預測的電力市場用戶負荷。本發明所述方法能夠更全面地捕捉影響電力負荷的外部變量，從而提高預測模型的準確性和可靠性。采用了LSTM網絡結合雙重Q網絡模型增強了模型對長期趨勢的識別能力，提升了預測結果的精確度和模型的泛化能力。

本發明授權一種電力市場用戶負荷預測方法、系統、設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種電力市場用戶負荷預測方法，其特征在于，包括： 采集電力市場用戶負荷數據并進行預處理，將預處理后的數據劃分為訓練集和評估集； 構建基于LSTM和雙重Q網絡優化的用戶負荷預測模型，輸入訓練集進行單步預測； 基于評估集對電力市場用戶負荷預測模型進行評估，評估通過后，輸入未來預測數據至用戶負荷預測模型，得到預測的電力市場用戶負荷； 構建基于LSTM和雙重Q網絡優化的用戶負荷預測模型包括構建LSTM網絡，包括輸入層、隱藏層和輸出層； 輸入層接收連續時間步長的數據序列，并根據設定的時間窗口進行數據切片，形成輸入樣本； 隱藏層采用記憶單元，分別計算用戶耗電量、天氣數據和時間特征對當前負荷狀態的影響，提取表征用戶負荷變化模式的時間序列特征； 輸出層生成短期負荷預測值，作為初步預測結果，并進一步作為狀態輸入至雙重Q網絡； 構建雙重Q網絡對LSTM輸出的預測結果進行優化，雙重Q網絡的狀態空間由LSTM輸出的時間序列特征構成，動作空間包括預測負荷值的調整范圍； 雙重Q網絡包括兩個獨立的Q值網絡，第一個Q值網絡估算當前狀態下的所有可能動作的Q值，第二個Q值網絡計算目標Q值，通過最小化預測值與目標Q值之間的均方誤差更新當前Q值網絡的參數，并定期從當前Q值網絡復制參數至目標Q值網絡； 輸入訓練集進行單步預測包括， 按照設定時間步長依次輸入訓練集數據至LSTM神經網絡； 訓練過程中，采用均方誤差作為損失函數，使用Adam優化器進行梯度更新，優化目標函數，最小化預測誤差； 基于LSTM網絡訓練完成后，提取最終時間步的隱藏狀態向量，作為負荷預測的時間序列特征，將負荷預測的時間序列特征輸入雙重Q網絡，計算預測負荷值的調整量； 訓練過程中，雙重Q網絡采用目標Q值更新策略，計算當前Q值與目標Q值之間的誤差，優化模型參數； 采用經驗回放機制，存儲歷史訓練樣本，在更新策略時隨機抽取過往樣本進行訓練； 得到預測的電力市場用戶負荷包括， 輸入未來時間段的預測數據，使用訓練完成的LSTM和雙重Q網絡模型進行負荷預測，將預測結果存儲與輸出； 預測過程中采用滾動預測策略，在每一步預測的基礎上，使用最新預測值作為下一步的輸入； 預測結果存儲于數據庫，通過API接口提供實時查詢功能。

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