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龙图腾网获悉深圳元始智能有限公司申请的专利发电站的时序数据预测方法和装置、电子设备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：CN120749730B 。

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：202511222410.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权发电站的时序数据预测方法和装置、电子设备及存储介质是由请求不公布姓名;侯皓文;卢泽宁设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本发电站的时序数据预测方法和装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种发电站的时序数据预测方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取发电站的第一样本时序数据和第二样本时序数据；分别对发电量子数据和关联资源子数据进行嵌入编码，得到单变量特征序列，融合得到融合特征序列。根据融合特征序列的特征维度对融合特征序列进行拆解，得到至少两个融合特征子序列，并通过预测子模块对所有的融合特征子序列进行预测，得到预测特征序列。计算损失值并据此对初始时序数据预测模型进行参数调整，得到目标时序数据预测模型。获取发电站的历史发电数据，并基于目标时序数据预测模型对于历史发电数据进行预测。本申请实施例能够提高发电站的时序数据的预测效率。

本发明授权发电站的时序数据预测方法和装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种发电站的时序数据预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取在多个连续的第一预设时间步下，所述发电站的第一样本时序数据，以及在多个连续的第二预设时间步下，所述发电站的第二样本时序数据，所述第一样本时序数据包括所述发电站的发电量子数据和匹配于所述发电量子数据的关联资源子数据，所述发电量子数据和所述关联资源子数据均随时间变化；其中，所述第二预设时间步在所述第一预设时间步之后； 分别对所述发电量子数据和所述关联资源子数据进行嵌入编码，得到至少两个单变量特征序列； 对所有所述单变量特征序列进行特征融合，得到在多个所述第一预设时间步下的融合特征序列；其中，所述融合特征序列的长度、所述单变量特征序列的长度与所述第一预设时间步的步数相同； 获取初始时序数据预测模型，所述初始时序数据预测模型包括至少两个级联的预测子模块； 根据所述融合特征序列的特征维度对所述融合特征序列进行拆解，得到至少两个融合特征子序列，并通过所述预测子模块对所有的所述融合特征子序列进行预测，得到在所述第二预设时间步下的预测特征序列； 基于所述预测特征序列确定预测时序数据，并计算所述预测时序数据和所述第二样本时序数据之间的损失值； 根据所述损失值对所述初始时序数据预测模型进行参数调整，得到目标时序数据预测模型； 获取所述发电站的历史发电数据，并基于所述目标时序数据预测模型和所述历史发电数据进行预测。

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