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龙图腾网获悉鞍钢集团自动化有限公司申请的专利一种短期电力负荷的预测方法、装置、电子设备及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：CN120728582B 。

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：202511141751.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种短期电力负荷的预测方法、装置、电子设备及介质是由赵铁成;孙阳;林庆春;孙佩弦;高大鹏设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种短期电力负荷的预测方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种短期电力负荷的预测方法、装置、电子设备及介质，通过获取历史负荷数据及影响因素并预处理后，首先利用融合注意力机制的双向LSTM模型进行初始预测，再通过负荷模式状态分类器识别当前阶段，即稳定期、过渡期以及异常期，进而从三类独立训练的误差修正模型中选择适配者，即稳定期采用低修正强度的提升树模型、过渡期采用支持增量学习的中等修正模型、异常期采用支持在线学习的高修正强度模型，对初始预测值进行针对性误差补偿，最终输出优化后的负荷预测结果。该方法通过分阶段自适应修正机制，显著提升了电力负荷预测精度及抗干扰能力，尤其在负荷模式突变或异常场景下表现更优。

本发明授权一种短期电力负荷的预测方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种短期电力负荷的预测方法，其特征在于，包括： 获取企业在第一预设时间范围内的第一电力负荷数据及第一电力负荷影响因素；所述第一预设时间范围早于当前时刻； 对所述第一电力负荷数据及所述第一电力负荷影响因素进行预处理，得到处理后的第一预处理数据； 将所述第一预处理数据输入训练好的预测模型，输出所述企业在第二预设时间范围的初始电力负荷预测值；所述第二预设时间范围晚于所述当前时刻； 将所述第一预处理数据和所述初始电力负荷预测值输入训练好的负荷模式状态分类器，输出当前负荷模式状态标识；所述负荷模式状态标识用于指示当前时刻所属的负荷模式阶段，至少包括稳定期、过渡期和异常期； 根据所述当前负荷模式状态标识，从预存的多个误差修正模型中选择对应的目标误差修正模型；所述多个误差修正模型分别针对不同的负荷模式阶段独立训练，其中：对应于稳定期的第一误差修正模型采用低修正强度的模型参数；对应于过渡期的第二误差修正模型采用中等修正强度且支持增量学习的模型参数；对应于异常期的第三误差修正模型采用高修正强度且支持在线学习的模型参数； 将所述第一预处理数据输入所述目标误差修正模型，输出对应于所述初始电力负荷预测值的预测误差修正值； 根据所述初始电力负荷预测值以及所述预测误差修正值，确定所述企业在所述第二预设时间范围的最终电力负荷预测值； 其中，所述预测模型基于融合了注意力机制的双向长短期记忆网络模型训练得到；所述误差修正模型基于提升树模型训练得到。

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