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龙图腾网获悉烟台海颐软件股份有限公司申请的专利一种基于ANN和迁移学习的节假日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：CN115564129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211285786.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于ANN和迁移学习的节假日负荷预测方法是由董仁玮;刘刚;郇长武;胡电中;杨欣毅;宋晓霞;李星震设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ANN和迁移学习的节假日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ANN和迁移学习的节假日负荷预测方法，包括以下步骤：对预处理后的数据集进行特征工程操作形成全部负荷数据集，从全部负荷数据集中提取出节日负荷数据集和假日负荷数据集；采用ANN进行构建全数据源模型，并利用全部负荷训练数据集对全数据源模型进行训练；将全数据源模型作为预训练模型，对节日假日负荷数据集进行训练，使用与全数据源模型相同的参数，得到最终节日假日负荷训练模型；对预测日各时刻点的负荷值进行预测，得到预测日各时刻点负荷的预测结果。将节日负荷数据和假日负荷数据分别通过ANN进行节日预测和假日预测，可以更好的学习到节日和假日各自的特征，进而提升预测精度。

本发明授权一种基于ANN和迁移学习的节假日负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ANN和迁移学习的节假日负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取预测日的天气预报、节假日及前N年每日各时刻点负荷、真实天气、节假日信息，构成初始数据集； 步骤2：对所述初始数据集进行预处理，形成预处理后的数据集； 步骤3：对预处理后的数据集进行特征工程操作形成全部负荷数据集，从全部负荷数据集中提取出节日负荷数据集和假日负荷数据集； 特征工程操作具体包括： 添加前1日温度特征：计算并添加预测日前1日的最大、最小、平均温度，用以增强相邻两天的气象影响； 添加前1日负荷特征：计算并添加预测日前1日的最大、最小、平均负荷，用以增强相邻两天的负荷影响； 添加前2日负荷特征：计算并添加预测日前2日的最大、最小、平均负荷，用以增强相邻三天的负荷影响； 步骤4：采用ANN进行构建全数据源模型，并利用全部负荷训练数据集对全数据源模型进行训练，得训练好的全数据源模型；通过预测日前一日的预测精度，判断是否重新训练模型；对精度小于阈值的模型，调整相应的参数重新训练，精度达到阈值的模型，作为迁移学习的源模型参与节假日模型的训练； 步骤5：将训练好的全数据源模型作为预训练模型，对节日负荷数据集进行训练，使用与全数据源模型相同的参数，得到最终节日负荷训练模型；对假日负荷数据集进行训练，使用与全数据源模型相同的参数，得到最终假日负荷训练模型； 步骤6：对预测日各时刻点的负荷值进行预测，得到预测日各时刻点负荷的预测结果。

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