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龙图腾网获悉南京南自华盾数字技术有限公司申请的专利一种基于空间与时间协同修正的电力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：CN121307877B 。

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：202511852377.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于空间与时间协同修正的电力负荷预测方法及系统是由彭模;黄保乐;冷程浩;高波;时国锐;涂杰;鄢鹏阳;陈浩宇;陈震;宋建林;张庭玉;张盼;叶章琪;赵拼;李建鲁;束安哲设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间与时间协同修正的电力负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间与时间协同修正的电力负荷预测方法及系统，涉及电力负荷预测技术领域。该方法基于历史电力负荷数据、气象数据和日历事件数据，通过规则预测模型生成目标时刻的基础负荷预测结果；获取多个关联负荷对象的历史电力负荷数据，利用空间相关性学习模型对基础负荷预测结果进行修正，以反映关联对象间的行为相似性并生成第一修正预测结果；基于目标负荷对象的历史实际负荷数据，通过时间相关性在线学习模型构建时间修正量，实现对第一修正预测结果的动态校正，从而得到最终电力负荷预测结果。本发明通过空间与时间维度的协同建模，提高了负荷预测结果的准确性、稳定性和趋势一致性，适用于电网调度、用能管理及负荷监测等场景。

本发明授权一种基于空间与时间协同修正的电力负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空间与时间协同修正的电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于目标时刻的历史电力负荷数据、气象数据及日历事件数据，通过规则预测模型生成目标时刻的基础负荷预测结果； 获取多个关联负荷对象的历史电力负荷数据，基于所述关联负荷对象的历史电力负荷数据与所述基础负荷预测结果，通过空间相关性学习模型对所述基础负荷预测结果进行修正，生成第一修正预测结果； 获取目标负荷对象的历史实际负荷数据，基于所述历史实际负荷数据与所述第一修正预测结果，通过时间相关性在线学习模型对所述第一修正预测结果进行在线修正，生成目标时刻的最终电力负荷预测结果； 所述空间相关性学习模型基于结构化基础预测特征与关联负荷数据集生成空间修正量，目标负荷对象与各关联负荷对象之间的特征距离与相似度权重由如下公式计算： ； 其中：，表示目标负荷对象与关联负荷对象的趋势分量；，表示目标负荷对象与关联负荷对象的温度响应分量；，表示目标负荷对象与关联负荷对象的日历事件分量；，，表示用于调节三类分量相对权重的非负系数；表示基于三类分量差值得到的加权特征距离；表示由所述特征距离映射得到的相似度权重； 并基于所述相似度权重对关联负荷对象的残差信号进行加权处理，生成空间修正量，并将所述空间修正量应用于基础负荷预测结果，以得到第一修正预测结果。

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