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龙图腾网获悉国网山东省电力公司巨野县供电公司申请的专利一种利用大数据的电力负荷精准预测模型构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120031335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510203445.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种利用大数据的电力负荷精准预测模型构建方法是由王兴刚;周钟昱;马晨光;郑帅;张涛;王洪胜;刘翠平;刁攀淑;刘健;王少强;王兴元设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用大数据的电力负荷精准预测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用大数据的电力负荷精准预测模型构建方法，涉及电力负荷精准预测技术领域，包括以下步骤：先通过智能电表、传感器等物联网设备，每15分钟采集电力运行、用户信息、气象等多源数据，用规则算法清洗异常数据，加密传至分布式存储中心；接着从存储数据里调取信息，靠皮尔逊相关系数筛选与负荷强相关特征并归一化；再构建LSTM与CNN结合的深度学习模型，设定超参数，按比例划分数据集训练，使测试集RMSE指标控在0.1以内，得到精准预测模型，用于后续负荷预测。本发明能精准预测电力负荷，助电力系统稳定运行，让发电计划更合理，减少能源浪费，提升供电可靠性，还可为企业降成本、给用户优体验。

本发明授权一种利用大数据的电力负荷精准预测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种利用大数据的电力负荷精准预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据采集步骤：利用物联网设备，在电力系统各个节点，采集实时运行数据，运用清洗算法，去除错误的数据，之后通过安全加密通道将处理后的数据传输至数据存储环节； 数据存储步骤：采用分布式存储架构，对采集到的数据进行分类存储，Ceph存储系统采用CRUSH算法进行数据分布； 特征工程步骤：从存储的数据中调取信息，通过计算皮尔逊相关系数，筛选出与电力负荷强相关的特征，设特征相关性强度公式为，选取绝对值大于0.5的特征，使得数据的取值范围处于[0,1]之间，处理完毕后将数据传输至模型构建环节； 模型构建步骤：构建基于深度学习的预测模型，将长短期记忆网络LSTM与卷积神经网络CNN相结合的混合模型，在训练过程中，设模型收敛速度公式为，其中TE表示TotalEpochs总训练轮次，CE表示CurrentEpoch当前训练轮次；利用训练集对模型进行训练，RMSE计算公式为，其中为真实值，为预测值，n为样本数量； 模型评估与更新步骤：使用采集到的数据对模型进行评估，采用平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE指标来衡量模型的性能，还采用平均绝对百分比误差MAPE指标来衡量模型的性能； 预测应用步骤：将构建好的精准预测模型部署至电力调度中心；通过可视化图表的形式，将预测结果呈现给调度人员。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山东省电力公司巨野县供电公司，其通讯地址为：274900 山东省菏泽市巨野县麒麟大道与文昌路交叉口；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。