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龙图腾网获悉上海克万机械设备技术服务有限公司申请的专利一种基于智能算法的电力消耗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：CN120657765B 。

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：202511148854.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于智能算法的电力消耗预测方法是由王忠保;陈向阳;张宇航;张禄设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能算法的电力消耗预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于智能算法的电力消耗预测方法，涉及电力消耗预测技术领域，通过采集与电力消耗相关的多源异构数据，并对多源异构数据进行预处理，获取标准化数据集，提升了数据丰富度；然后基于标准化数据集，构建用于电力消耗预测的训练数据，并采用MSLSO‑CNN‑LSTM智能算法对训练数据进行学习，得到电力消耗预测模型，提升算法的全局搜索能力以及收敛速度，进一步提升预测准确度；最后将电力消耗预测模型部署于云服务器上，采集电力消耗预测区域对应的实时数据，并将实时数据上传至服务器上，以调度服务器上部署的电力消耗预测模型对实时数据进行识别，获取电力消耗预测结果，有效地提升了电力消耗预测准确性。

本发明授权一种基于智能算法的电力消耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能算法的电力消耗预测方法，其特征在于，包括： 采集与电力消耗相关的多源异构数据，并对所述多源异构数据进行预处理，获取标准化数据集； 基于所述标准化数据集，构建用于电力消耗预测的训练数据；其中，所述训练数据包括训练样本以及训练标签； 采用MSLSO-CNN-LSTM智能算法对所述训练数据进行学习，得到电力消耗预测模型，并将所述电力消耗预测模型部署于云服务器上； 采集电力消耗预测区域对应的实时数据，将所述实时数据上传至服务器上，并调度服务器上部署的电力消耗预测模型对所述实时数据进行识别，获取电力消耗预测结果； 采用MSLSO-CNN-LSTM智能算法对所述训练数据进行学习，得到电力消耗预测模型，包括： 采用CNN-LSTM算法构建初始预测模型； 根据所述训练数据初始化MSLSO算法对应的狮王、母狮以及幼狮；其中，所述狮王、母狮以及幼狮均包含初始预测模型的全部超参数； 针对任意一个狮王，采用增加突变搜索的自适应双策略在解空间内对狮王进行搜索，得到搜索之后的狮王； 针对任意一个母狮，采用可变螺旋搜索策略在解空间内对母狮进行协作搜索，得到协作搜索之后的母狮； 针对任意一个幼狮，采用自适应平衡搜索策略在解空内对幼狮进行引导搜索，得到引导搜索之后的幼狮； 根据所述搜索之后的狮王、协作搜索之后的母狮以及引导搜索之后的幼狮，获取当前训练过程中更新之后的种群；其中，更新之后的种群中的任意一个个体为搜索之后的狮王、协作搜索之后的母狮或引导搜索之后的幼狮； 在更新之后的种群中，确定最优个体以及最差个体； 对所述最优个体以及最差个体进行相互影响搜索，得到搜索之后的最优个体以及搜索之后的最差个体； 采用搜索之后的最优个体以及搜索之后的最差个体替换更新之后的种群中损失函数值最大的两个个体，得到替换之后的种群； 判断总训练次数是否到达预设的最大训练次数，若是，则根据替换之后的种群，重新确定最优个体，并将所述最优个体中的超参数作为初始预测模型的最终超参数，得到电力消耗预测模型，否则将替换之后的种群重新划分为狮王、母狮以及幼狮，并返回对狮王进行搜索的步骤； 针对任意一个狮王，采用增加突变搜索的自适应双策略在解空间内对狮王进行搜索，得到搜索之后的狮王为： 其中，表示第k个狮王的第d维超参数，k=1,2,…,K，K表示狮王总数，d=1,2,…,D，D表示狮王中的超参数总数，t表示当前的总训练次数，表示损失函数值最小的狮王的第d维超参数，表示第k个搜索之后的狮王的第d维超参数；表示第一狮王搜索系数，且为0,1之间的随机数；表示决策系数，表示余弦函数，表示最大训练次数，表示圆周率，表示第二狮王搜索系数，表示突变控制系数，表示随机的狮王的第d维超参数，表示突变阶数，表示总突变阶数，表示决策系数最大值，表示决策系数最小值，表示正弦函数。

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