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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于多源数据融合与深度学习的负载率分析评价方法和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：CN116933010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310886684.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于多源数据融合与深度学习的负载率分析评价方法和系统是由戴人杰;卫思明;张健荣;徐修能;周雄明设计研发完成，并于2023-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合与深度学习的负载率分析评价方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合与深度学习的负载率分析评价方法，主要步骤包括：首先对数据进行预处理，收集电力系统的实际负载率和额定负载率，对数据进行预处理，其次对收集到的多个数据源融合，得到包含更多信息的数据集，用DBN模型对数据集进行训练，建立电力系统负载率预测模型，使用验证集对模型验证，将训练好的模型对新数据进行预测，预测出电力系统的负载率，根据预测结果和外部因素数据，分析电力系统的实际负载率，根据分析结果，及时更新模型，提高预测精度和适应性。通过对负载率的分析和评价，可以提高电力系统的安全性和稳定性，同时确保电力系统的安全运行。

本发明授权一种基于多源数据融合与深度学习的负载率分析评价方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合与深度学习的负载率分析评价方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：首先对有源配电网下采集大批量数据，收集电力系统的实际负载数据和额定负载数据，并且从天气预报、节假日安排获取外部因素数据，收集完数据，进入步骤2； S2：对步骤1的数据进行数据预处理，数据预处理包含如下部分： S2.1数据收集：收集电力系统的相关数据，包括发电机容量、负荷数据、线路数据、变电站数据； S2.2数据清洗：将数据中的错误、缺失值和异常值进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性； S2.3数据转换：将数据转换为标准格式，以方便后续的分析处理； S2.4数据归一化：将数据进行归一化处理，以消除不同数据之间的量纲差异，使得不同数据可以进行比较和分析； S2.5数据采样：对于大数据量的数据，采用数据采样的方法，从中随机选取一部分数据进行分析处理，以节省计算资源和时间； S2.6：对数据进行匿名处理，为了保护数据的隐私安全，进入到S3； S3：接收步骤2的匿名数据后，对数据进行关联性验证，验证之后进入S4； S4：对数据进行分类，分类为训练集、验证集、测试集，之后进入S5； S5：对S4中的多个数据进行融合，得到包含更多信息的数据集，进入S6； S6：将S5分类后的数据作为深度信念网络模型的输入，按照似然函数方程带入： 再对上式求导： 求得σ的值，此时σ值为预测模型的最优参数解,进入S7； S7：使用验证集对模型进行验证，评估模型的预测性能，进入到S8； S8：S7的参数通过反向传播神经网络BP算法修正网络权值和阈值，完成整体最优模型的建模，进入S9； S9：根据S8的数据建模，使用训练好的模型对新数据进行预测，预测出电力系统的实际负载和额定负载之比，即负载率，进入到S10； S10：根据预测结果和外部因素数据，分析和评价电力系统的负载率，可以使用图表和可视化工具进行展示，帮助用户更好地理解和决策，并根据分析结果更新模型。

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