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龙图腾网获悉上海临港弘博新能源发展有限公司申请的专利一种用于能源场景的非侵入式负荷分解方法及装置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：CN120337161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510827908.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种用于能源场景的非侵入式负荷分解方法及装置是由李晓辉;朱洪明;程铭设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于能源场景的非侵入式负荷分解方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于能源场景的非侵入式负荷分解方法及装置。涉及智能电网与能源管理技术领域，方法包括：步骤S1：获取聚合负荷时间序列数据并进行标准化处理；步骤S2：将标准化后的聚合负荷时间序列数据输入至特征提取模块，依次经高维向量嵌入、添加位置编码、多头自注意力机制处理和非线性变换；步骤S3：将非线性变换后的高维特征向量输入至负荷分解预测模块，依次进行最大池化降维处理，并利用降维后的特征训练随机决策森林模型并进行预测，输出单独设备的运行负荷预测值；步骤S4：计算单独设备的运行负荷预测值的误差，并根据误差自适应反馈调整模型参数。本发明显著提升大规模异构能源场景下的负荷分解精度。

本发明授权一种用于能源场景的非侵入式负荷分解方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于能源场景的非侵入式负荷分解方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取聚合负荷时间序列数据并进行标准化处理； 步骤S2：将标准化后的聚合负荷时间序列数据输入至特征提取模块，依次经高维向量嵌入、添加位置编码、多头自注意力机制处理和非线性变换，得到非线性变换后的高维特征向量； 步骤S3：将所述非线性变换后的高维特征向量输入至负荷分解预测模块，依次进行最大池化降维处理，得到降维后的特征，并利用降维后的特征训练随机决策森林模型，然后利用训练好的随机决策森林模型进行预测，输出单独设备的运行负荷预测值； 步骤S4：计算单独设备的运行负荷预测值与真实值之间的误差，并根据所述误差自适应反馈调整所述特征提取模块的超参数及随机决策森林模型的树数量和深度； 所述步骤S4包括： 计算单独设备的运行负荷预测值与真实值之间的均方根误差； 根据所述均方根误差自适应反馈调整所述特征提取模块的Transformer层数、注意力头数、学习率中的至少一项；同步优化随机决策森林模型的树数量与最大深度； 当反馈机制检测到误差超过阈值时： 启动图神经网络（GNN）分析设备空间关联性并构建设备关联图，生成节点关系矩阵； 根据所述节点关系矩阵重构多头自注意力层的权重分配： 其中，Q为查询矩阵，K为键矩阵，V为值矩阵，为键向量维度，⊙表示哈达玛积。

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