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龙图腾网获悉青岛海尔新能源科技有限公司申请的专利超短期电力负荷预测方法、程序产品、存储介质及设备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：CN121579988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610081841.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权超短期电力负荷预测方法、程序产品、存储介质及设备是由刘兆玮;袁舰;周毅;王瀚;冯容乾设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本超短期电力负荷预测方法、程序产品、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种超短期电力负荷预测方法、程序产品、存储介质及设备。其中，预测方法包括：获取存储于历史数据库中的历史电力负荷数据和历史外部因素数据，生成表征典型日负荷模式的历史模式特征向量；获取从当日起始时刻至当前时刻的实时电力负荷数据和实时外部因素数据，生成表征当日电力负荷变化趋势的实时动态特征向量；动态确定用于融合历史模式特征向量和实时动态特征向量的融合权重；利用融合权重对历史模式特征向量和实时动态特征向量进行加权融合，得到融合特征向量，并据此输出从当前时刻至当日结束时刻的超短期电力负荷预测结果。本发明的优点是能够通过动态确定融合权重，实现历史经验与实时数据的自适应融合，提升预测精度。

本发明授权超短期电力负荷预测方法、程序产品、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种超短期电力负荷预测方法，其特征在于，包括： 获取存储于历史数据库中的历史电力负荷数据和历史外部因素数据，生成表征典型日负荷模式的历史模式特征向量； 获取从当日起始时刻至当前时刻的实时电力负荷数据和实时外部因素数据，生成表征当日电力负荷变化趋势的实时动态特征向量； 动态确定用于融合所述历史模式特征向量和所述实时动态特征向量的融合权重； 利用所述融合权重对所述历史模式特征向量和所述实时动态特征向量进行加权融合，得到融合特征向量； 基于所述融合特征向量输出从当前时刻至当日结束时刻的超短期电力负荷预测结果； 其中，生成表征典型日负荷模式的历史模式特征向量的步骤包括：将所述历史电力负荷数据和所述历史外部因素数据输入至第一神经网络模型； 生成表征当日电力负荷变化趋势的实时动态特征向量的步骤包括：将所述实时电力负荷数据和所述实时外部因素数据输入至第二神经网络模型； 在基于所述融合特征向量输出从当前时刻至当日结束时刻的超短期电力负荷预测结果的步骤之后，还包括： 响应于接收到新的实时负荷数据，计算所述新的实时负荷数据的实时负荷值与上一轮预测中对应当前时刻的负荷预测值之间的偏差； 当所述偏差在连续多个时刻超过预设阈值时，利用由近期连续时段的实时电力负荷数据及对应的实时外部因素数据构成的滑动窗口数据，对预测模型中生成所述实时动态特征向量的所述第二神经网络模型进行参数调整。

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