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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种基于Prophet的中期电量预测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：CN119965870B 。

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：202510452592.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于Prophet的中期电量预测方法是由董吉哲;孙洋;陈沛光;王梓蘅;高洪尧;韩晓桐设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Prophet的中期电量预测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于Prophet的中期电量预测方法，属于电力系统中期电量预测领域。为解决单一Prophet模型难以充分挖掘复杂时间序列深层特征及融合多源外生变量问题，本方法通过自定义季节性提取时间特征，对历史目标进行趋势、季节性、节假日效应分解，并构造联合特征引入外生变量；同时，采用AdaBoost算法和N‑BEATSx模型分别实现月度电量预测，再利用Optuna自动调参及贝叶斯岭回归进行堆叠融合预测结果。本方法适用于电力系统中期调度规划，为电网安全提供科学决策依据。

本发明授权一种基于Prophet的中期电量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Prophet的中期电量预测方法，其特征在于，所述方法包括以下操作：首先，使用某省日度电量数据集，进行基本时间特征的提取，自定义季节性；其次，通过Prophet模型完成对历史目标的分解，实施特征工程，构造联合特征，引入外生变量；再次，利用外生变量，分别使用自适应提升算法和含外生变量的时间序列神经基扩展分析NeuralBasisExpansionAnalysisforTimeSerieswithExogenousVariables，N-BEATSx算法进行月度电量预测，获得两份预测结果；然后，利用Optuna调节Prophet模型与自适应提升算法的超参数，更新这两份预测结果，并利用贝叶斯岭回归对更新后的两份预测结果进行堆叠融合，获得最终预测结果；最后，构建整个基于Prophet的中期电量预测模型，进而利用某省数据集对模型进行验证，通过评价指标来判断模型的有效性；所述的某省日度电量数据集，可进行基本时间特征的提取，对于任意时间t，由函数获得多种时间特征，列举年特征Xyeart和月特征Xmont： Xyeart＝Yeart，Xmont＝Montht 相应亦有周特征Xweekt、日特征Xdayt、年相似日特征Xdofyt，以月特征为依据，自定义季节性，以季节指示函数定义四个季节性变量，列举春季变量Xspringt和夏季变量Xsummert： 以此类推，可得到秋季变量Xautumnt、冬季变量Xwintert，今后为表示其中任意一个，泛称为Xseasont； 所述的Prophet模型完成对历史目标的分解，实施特征工程，构造联合特征，引入外生变量，该过程具体包括： 步骤1对历史时间t，令历史目标为yt，表示对应时间的日用电量，利用Prophet模型将历史目标yt分解为趋势分量gt、季节性分量st和节假日分量ht和噪声分量εt四部分，形成加性模型： yt＝gt+st+ht+εt 其中对于趋势分量gt有： 其中，k为初始增长率，m为初始截距，V为预设变点的数量，sv为第v个变点的时间，δv为第v个变点处的斜率变化量，可以确保在变点之前贡献为0，而对于每个自定义季节，均采用傅里叶展开表示，某一季节性分量Nseasont和总季节性分量st关系为： 式中，Nseason为该季节的傅里叶阶数，P为周期，为对应的傅里叶系数，设定节假日指示函数Dt及节假日分量ht： 其中，holiday表示节假日及其影响范围，Dgt即为第g个节假日指示函数，G为节假日种类数，kg为第g个节假日的影响系数，而在未来时间t，Prophet可拟合出gt、st和ht，上述三分量相加，得到Prophet的预测值 步骤2利用Prophet的预测结果和原始时间信息，构造联合特征矩阵，对于某一时间t，构造联合特征向量： Xt＝[Xyhatt，Xtrendt，Xseast，Xholt，Xyeart，Xmont，Xweekt，Xdayt，Xdofyt] 其中Xyhatt即Prophet预测值Xtrendt即趋势分量gt，Xseast即季节性分量st，Xholt即节假日分量ht，这里Xyhatt只有未来时间，其余分量既有历史也有未来时间，为方便将以上时间特征作为外生变量，今后以xjt作泛指，j＝1,...,J。

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