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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种充电场充电功率极端值预测方法、系统、设备和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：CN120219108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510305700.X，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种充电场充电功率极端值预测方法、系统、设备和介质是由刘和福;陈澳;沈依畅;冯家辉设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种充电场充电功率极端值预测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种充电场充电功率极端值预测方法、系统、设备和介质，旨在解决现有技术中预测精度不高、模型泛化能力弱的问题。该方法包括：获取当前采样时段内的充电功率序列，通过KANLayer提取特征序列，再输入LSTMLayer预测下一采样时段的充电功率。KANLayer通过傅里叶变换增强输入数据的时域特征，筛选模块利用预训练的MLP模型自动调整阈值，提高特征提取的准确性和效率。本发明通过改进的KAN模型与LSTM结合，提升预测模型对极端值的敏感性和泛化能力，适用于新能源充电场的智能电力管理。

本发明授权一种充电场充电功率极端值预测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种充电场充电功率极端值预测方法，其特征在于，应用于新能源充电场的充电功率极端值预测，所述方法包括： 获取当前采样时段内的当前充电功率序列； 将所述当前充电功率序列输入充电场充电功率极端值预测模型的KANLayer，根据傅里叶变换和B样条基函数提取得到特征序列； 将特征序列输入充电场充电功率极端值预测模型的LSTMLayer，得到下一采样时段的预测充电功率，其中所述预测充电功率中的峰值和谷值即为下一采样时段的充电功率极端值； 所述将所述当前充电功率序列输入充电场充电功率极端值预测模型的KANLayer，根据傅里叶变换和B样条基函数提取得到特征序列，包括： 将所述当前充电功率序列输入所述KANLayer的傅里叶变换模块，得到时域增强序列； 将所述时域增强序列输入至所述KANLayer的B样条基函数进行平滑处理，得到所述特征序列； 所述将所述当前充电功率序列输入所述KANLayer的傅里叶变换模块，得到时域增强序列的步骤包括： 将所述当前充电功率序列输入所述KANLayer的傅里叶变换模块，通过傅里叶变换得到频域幅度谱； 将所述频域幅度谱输入所述KANLayer的筛选模块筛选得到特征频域幅度谱；将所述特征频域幅度谱通过所述傅里叶变换模块进行傅里叶逆变换，得到时域增强序列。

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