湘潭大学谭貌获国家专利权
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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于负荷参与因子的综合能源系统多元负荷预测方法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：CN115375017B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210955307.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于负荷参与因子的综合能源系统多元负荷预测方法是由谭貌;廖骋臣;王陆陆;苏永新;陈颉;陈才学;任宇玲设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于负荷参与因子的综合能源系统多元负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于负荷参与因子的综合能源系统多元负荷预测方法，该方法包括以下步骤：数据采集与预处理；计算负荷参与因子；替换负荷数据；构造样本序列；构建多元负荷预测模型；多元负荷预测。本发明通过负荷参与因子提取多元负荷与总体负荷之间的隐匿信息，建立神经网络模型挖掘多元负荷之间的耦合特性，提高了多元负荷预测的精确度。此外提出了负荷参与因子应用准则，提高了预测方法在不同应用场景的泛化能力。
本发明授权一种基于负荷参与因子的综合能源系统多元负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的综合能源系统多元负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，数据采集与预处理：获取多元负荷历史数据，将多元负荷数据统一量纲后累加作为总负荷数据，并进行数据预处理，得到预处理后的历史负荷数据； 步骤二，计算负荷参与因子：根据预处理后的历史负荷数据，对任意时刻的任意负荷类型，计算该类负荷在总负荷中的占比作为负荷参与因子； 步骤三，替换负荷数据：根据负荷参与因子数值以及多元负荷与总负荷之间的相关性大小制定负荷参与因子应用准则，对满足该准则的负荷数据使用负荷参与因子进行替换，得到处理后负荷数据； 步骤四，构造样本序列：将步骤三处理后负荷数据归一化，并采用自相关分析选取时间步长，得到样本序列； 步骤五，构建多元负荷预测模型：构建多任务学习神经网络，将样本序列输入所述神经网络进行训练，得到多元负荷预测模型； 步骤六，多元负荷预测：对在线采集的多元负荷数据采用步骤一至四中同样的数据处理方法构造样本序列，输入至多元负荷预测模型，并将预测模型输出数据还原，得到多元负荷预测结果。
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