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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司中山供电局申请的专利一种短期电力负荷预测方法及装置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：CN120541620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510980738.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种短期电力负荷预测方法及装置是由郭添亨;刘劲;李博;孙敬贤;罗沈;孟飞;高绮欣;陈岸;高健;张良福;唐小毅;周一;张立群;林伟彬;杜彦锟;许磊磊;余荣增设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种短期电力负荷预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种短期电力负荷预测方法及装置，用于解决现有的短期电力负荷预测方法导致模型缺乏对长周期变化和全局趋势的认知能力的技术问题。方法包括对电力负荷时间序列数据进行预处理，形成目标电力负荷时间序列数据；随后通过预置短期电力负荷预测模型中的多尺度卷积层与时序特征提取模块生成时域特征序列，同时利用预置短期电力负荷预测模型中的频域特征增强模块分别对原始数据及时域特征进行频域转换，得到两类频域特征；最终通过预置短期电力负荷预测模型中的特征融合模块整合时域与频域信息，并经由预置短期电力负荷预测模型中的检测头输出预测结果。

本发明授权一种短期电力负荷预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种短期电力负荷预测方法，其特征在于，包括： 获取电力负荷时间序列数据，并对所述电力负荷时间序列数据进行预处理，输出目标电力负荷时间序列数据； 将所述目标电力负荷时间序列数据输入至预置短期电力负荷预测模型，所述预置短期电力负荷预测模型包括多尺度卷积层与时序特征提取模块、频域特征增强与融合提取模块、时域-频域特征融合与时序增强建模模块和目标检测头； 采用所述多尺度卷积层与时序特征提取模块对所述目标电力负荷时间序列数据进行多尺度特征提取，生成目标电力负荷预测时域特征序列； 通过所述频域特征增强与融合提取模块对所述目标电力负荷预测时域特征序列进行频域特征转换，输出第一目标频域特征序列； 将所述目标电力负荷时间序列数据作为所述频域特征增强与融合提取模块的输入，输出第二目标频域特征序列； 将所述第二目标频域特征序列和所述目标电力负荷预测时域特征序列作为所述时域-频域特征融合与时序增强建模模块的输入，输出目标电力负荷预测融合特征序列； 采用所述目标检测头根据所述目标电力负荷预测融合特征序和所述第一目标频域特征序列进行预测，输出目标短期电力负荷预测结果。

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