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龙图腾网获悉中能坤域科技控股(浙江)有限公司申请的专利虚拟电厂运行参数的预测方法及装置、存储介质以及计算机程序产品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：CN120611137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511114173.0，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权虚拟电厂运行参数的预测方法及装置、存储介质以及计算机程序产品是由白惠源;倪凯;孙俊浩设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟电厂运行参数的预测方法及装置、存储介质以及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种虚拟电厂运行参数的预测方法及装置、存储介质以及计算机程序产品。包括：对获取的影响因素数据进行数据预处理；使用时间序列分解算法将影响因素数据分解成包含趋势分量、季节分量以及残差分量的三个维度的序列，将每个序列切分为序列块并映射为时序特征向量；对用于预训练大语言模型的词嵌入进行K‑means聚类，选取K个聚类中心作为语义锚点与时序特征向量拼接；微调大语言模型的位置嵌入参数、残差连接的前馈神经网络的权重以及归一化层的参数；根据语义增强时序特征向量预测得到各维度的趋势分量、季节分量和残差分量，并将分量进行拼接和反归一化处理后得到预测结果。本发明的预测方法提升了虚拟电厂负荷和电价预测的准确性与实时性。

本发明授权虚拟电厂运行参数的预测方法及装置、存储介质以及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂运行参数的预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 数据获取步骤，获取用于预测虚拟电厂的运行参数的多个维度的影响因素数据，其中，所述多个维度的影响因素数据至少包括天气信息和分布式能源出力序列； 数据预处理步骤，对所述多个维度的影响因素数据进行包括归一化和数据清洗的预处理； 时序特征分解步骤，使用时间序列分解算法将每一维影响因素数据分解成包含趋势分量、季节分量以及残差分量的三个维度的序列，将每个序列切分为序列块，并将所述序列块沿特征维度拼接形成融合序列块作为大语言模型输入的时序特征向量； 动态聚类表征增强步骤，对用于预训练所述大语言模型的词嵌入进行K-means聚类，选取聚类中心表征与所述时序特征向量进行相似度匹配，选取分值高的K个聚类中心作为语义锚点，与所述时序特征向量拼接得到语义增强时序特征向量； 模型微调步骤，将所述语义增强时序特征向量输入预训练的所述大语言模型，微调所述大语言模型的位置嵌入参数、残差连接的前馈神经网络的权重以及归一化层的参数； 模型输出步骤，根据所述语义增强时序特征向量预测得到各维度的趋势分量、季节分量和残差分量，并将同一维度下的趋势分量、季节分量和残差分量进行拼接和反归一化处理后得到预测结果，作为所述大语言模型的输出。

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