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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司台州供电公司申请的专利一种计及季节特性的短期净负荷预测方法及系统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：CN121261333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511803079.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种计及季节特性的短期净负荷预测方法及系统是由黄晓燕;陈成优;郭洒洒;李剑;梁海立;曾晓;傅彪炳;徐腾翀;丁旌洋;李泓慧;黄文婕;姜朝明;应巍昆;徐旭设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计及季节特性的短期净负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种计及季节特性的短期净负荷预测方法及系统，属于电力负荷预测领域，包括：对光伏历史出力数据和历史气象数据进行特征提取获取表征气象因素与光伏出力关联的初始特征时序序列；将初始特征时序序列与表征季节的特征编码输入BiLSTM中获取表征融合季节特性的气象因素与光伏出力关联的增强型特征时序序列；通过注意力机制对增强型特征时序序列进行处理获取不同季节下气象因素对于光伏出力的最终权重；构建气象预测模型，使用气象预测模型获取预测气象数据，基于预测气象数据与最终权重获取光伏预测出力数据，基于光伏预测出力数据获取预测净负荷。解决了现有技术难以提高光伏出力预测的准确性，导致净负荷预测准确性低的技术问题。

本发明授权一种计及季节特性的短期净负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种计及季节特性的短期净负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对光伏历史出力数据和历史气象数据进行特征提取获取表征气象因素与光伏出力关联的初始特征时序序列； 将初始特征时序序列与表征季节的特征编码输入BiLSTM中获取表征融合季节特性的气象因素与光伏出力关联的增强型特征时序序列； 通过注意力机制对增强型特征时序序列进行处理获取不同季节下气象因素对于光伏出力的最终权重； 构建气象预测模型，使用气象预测模型获取预测气象数据，基于预测气象数据与最终权重获取光伏预测出力数据，基于光伏预测出力数据获取预测净负荷； 所述将初始特征时序序列与表征季节的特征编码输入BiLSTM中获取表征融合季节特性的气象因素与光伏出力关联的增强型特征时序序列，包括： 将初始特征时序序列均分为第一初始特征时序序列与第二初始特征时序序列，基于季节特性与第一初始特征时序序列将BiLSTM中的常规单路遗忘门改造为季节增强遗忘门，将第二初始特征时序序列与特征编码输入BiLSTM中获取增强型特征时序序列； 所述基于季节特性与第一初始特征时序序列将BiLSTM中的常规单路遗忘门改造为季节增强遗忘门，包括： 根据不同季节下历史气象数据的波动趋势获取不同季节下历史气象数据的气象阈值，基于气象阈值获取季节校准项； 基于季节校准项与预设的初始季节权重构建季节适配模型，将第一初始特征时序序列与特征编码拼接后作为季节适配模型的输入对季节适配模型进行训练获取过程季节权重； 若过程季节权重满足预设条件，则通过过程季节权重对季节适配模型进行更新，基于季节适配模型将常规单路遗忘门改造为季节增强遗忘门，否则，将过程季节权重作为预设的初始季节权重，从而获取季节增强遗忘门。

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