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龙图腾网获悉长春工程学院申请的专利基于预训练大模型的电力物联网负荷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：CN120542986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511045672.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于预训练大模型的电力物联网负荷预测方法及系统是由李志新;任斌;柯洪昌;陈洋;孔德刚设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练大模型的电力物联网负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及耗电数据处理技术领域，具体涉及一种基于预训练大模型的电力物联网负荷预测方法及系统。本发明对不同设备在每一时刻的邻域范围内不同时刻的耗电量分布进行分析，获得设备之间在每一时刻的耗电关联程度，并获得每个设备的关联设备；根据每个设备在每一时刻的邻域范围内不同时刻的关联设备数量的变化趋势，每个设备在每一时刻的耗电关联程度以及时刻的分布特征，获得每个设备在每一时刻的故障关注因子；获得每一时刻的耗电整体修正量；根据实时时刻的邻域范围内每一时刻的耗电整体修正量分布，对下一时刻的电力物联网进行负荷预测。本发明分析设备之间的关联情况和波动贡献，准确获得每一时刻的关注情况，提高对整体负荷预测的有效性。

本发明授权基于预训练大模型的电力物联网负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练大模型的电力物联网负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力物联网中多种设备在每一时刻的耗电量； 根据每个设备在每一时刻的邻域范围内不同时刻的耗电量分布，获得每个设备在每一时刻的耗电波动程度；根据设备之间在不同时刻的邻域范围内所有时刻的耗电波动程度的相似性，获得设备之间在每一时刻的耗电关联程度，并获得每个设备的关联设备； 根据不同设备之间在每一时刻的耗电关联程度和关联设备的数量分布，获得每个设备在每一时刻的波动贡献因子；根据每个设备在每一时刻的邻域范围内不同时刻的关联设备数量的变化趋势，每个设备在每一时刻的波动贡献因子以及时刻的分布特征，获得每个设备在每一时刻的故障关注因子；根据不同设备在每一时刻的故障关注因子和耗电量，获得每一时刻的耗电整体修正量； 根据实时时刻的邻域范围内每一时刻的耗电整体修正量分布，将耗电整体修正量输入预测大模型，对电力物联网进行负荷预测； 所述邻域范围的获取方法为以每一时刻为基准，与预设数量个历史时刻构成的范围。

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长春工程学院，其通讯地址为：130012 吉林省长春市宽平大路395号；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”。