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龙图腾网获悉中建电子信息技术有限公司;北京建筑大学申请的专利一种基于人工智能的智慧园区电力能耗预测方法及系统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：CN120146330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510630626.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于人工智能的智慧园区电力能耗预测方法及系统是由杨保伟;许惠艳;李健;李博文;李国秀;张大宇;裴沪生;刘建华;于冰;白明辰设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的智慧园区电力能耗预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的智慧园区电力能耗预测方法及系统，涉及电力预测领域，该方法包括：采集智慧园区的多源异构能耗数据，并对多源异构能耗数据进行预处理，基于预处理后的多源异构能耗数据构建迁移样本库；构建融合时间维度与空间维度的能耗时空预测模型，并利用迁移样本库中的样本数据对能耗时空预测模型进行训练，通过训练完成后的能耗时空预测模型预测智慧园区未来时间段的电力能耗，得到电力能耗预测结果；基于智慧园区的电力能耗预测结果构建预警与调控机制，通过预警与调控机制实现对智慧园区的电力资源管理。本发明能够精确预测不同时间和空间维度上园区电力的能耗变化趋势，提前发现潜在的能耗异常。

本发明授权一种基于人工智能的智慧园区电力能耗预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的智慧园区电力能耗预测方法，其特征在于，该方法包括： 利用物联网传感设备采集智慧园区的多源异构能耗数据，且所述多源异构能耗数据包括电力设备运行数据、环境变量数据及人员活动数据； 利用异常值检测算法剔除多源异构能耗数据中由环境干扰因素导致的异常数据，并通过线性插值算法填补多源异构能耗数据中的缺失数据； 依次对多源异构能耗数据执行归一化及降噪处理，以消除数据量纲差异及高频噪声干扰，得到预处理后的多源异构能耗数据； 对预处理后的多源异构能耗数据进行重构，形成体现智慧园区电力能耗规律的时空数据矩阵，并根据时空数据矩阵计算智慧园区电力样本能耗，将计算结果整合生成核心特征样本数据； 基于核心特征样本数据构建迁移样本库，在迁移样本库中依据预定义的电力能耗预测需求触发跨层级样本迁移； 基于改进的长短时记忆网络及叠加定理层网络构建园区电力的能耗时空预测模型； 采用分层抽样算法将迁移样本库中的样本数据划分为训练集、验证集及测试集，通过训练完成后的能耗时空预测模型预测智慧园区在未来时间段的电力能耗，得到电力能耗预测结果； 判断电力能耗预测结果是否存在预测偏差，若不存在预测偏差时，则将能耗时空预测模型输出的电力能耗预测结果作为最终结果，反之，则基于样本特征间的潜在叠加效应对电力能耗预测结果中的偏差进行修正，得到修正电力能耗预测结果，具体包括： 提取核心特征样本数据分类后的样本特征，且所述样本特征包括电力设备运行特征、环境变量特征及人员活动特征； 基于电力设备运行特征对相邻电力设备运行状态进行聚合，分析相邻电力设备运行状态聚合中电力设备启停存在的电力设备跳变偏差； 利用改进的粒子滤波算法模拟电力设备运行特征与环境变量特征之间的叠加效应，捕捉电力设备运行与环境因素之间的相互适配偏差； 基于人员活动特征判断突发性人员聚集时，人员活动变化与电力设备运行状态变化之间的叠加效应，捕捉人员密集引发的局部负荷偏差； 将电力设备跳变偏差、相互适配偏差及局部负荷偏差融合得到电力能耗预测结果总偏差，并利用因果推理算法对电力能耗预测结果中的总偏差进行修正； 基于智慧园区的电力能耗预测结果构建预警与调控机制，通过预警与调控机制实现对智慧园区的电力资源管理。

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