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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利基于信号分解和多维信息的电力负荷预测方法、装置及存储介质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：CN118783429B 。

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：202410919074.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于信号分解和多维信息的电力负荷预测方法、装置及存储介质是由温蜜;沙俊怡;李玮玮;李婧;魏敏捷设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信号分解和多维信息的电力负荷预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于信号分解和多维信息的电力负荷预测方法、装置及存储介质。该方法获取原始数据集并进行预处理，原始数据集包括电力负荷历史时间序列数据和天气数据；获取相关性并选取相关性大于预设阈值的维度，得到筛选后的数据集；利用变分模态分解‑鲸鱼优化算法混合分解策略进行特征提取，并对提取后的特征进行卡尔曼滤波处理，得到平滑后的多维数据集；基于平滑后的多维数据集，利用预先构建的基于时间块‑双CONET结构的模型进行预测，得到最终的电力负荷预测结果。与现有技术相比，本发明具有有效提高基于复杂数据预测电力负荷的准确性、对复杂负荷变化模式的适应性等优点。

本发明授权基于信号分解和多维信息的电力负荷预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于信号分解和多维信息的电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取原始数据集并进行预处理，所述原始数据集包括电力负荷历史时间序列数据和天气数据； S2，基于预处理后的数据集，获取相关性并选取相关性大于预设阈值的维度，得到筛选后的数据集； S3，基于所述筛选后的数据集，利用变分模态分解-鲸鱼优化算法混合分解策略进行特征提取，并对提取后的特征进行卡尔曼滤波处理，得到平滑后的多维数据集； S4，基于所述平滑后的多维数据集，利用预先构建的基于时间块-双CONET结构的模型进行预测，得到最终的电力负荷预测结果； 所述基于时间块-双CONET结构的预测模型包括特征嵌入层，所述S4具体包括： 将所述平滑后的多维数据集作为输入序列，经过所述特征嵌入层后得到相应的深度特征； 基于所述深度特征，利用时间块提取相应的时序特征； 基于所述时序特征，利用双CONET结构进行归一化反归一化处理，并对电力负荷进行中长期预测，进而输出相应的电力负荷预测结果。

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上海电力大学，其通讯地址为：201306 上海市浦东新区沪城环路1851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”。

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