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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于条件引导扩散过程的电力系统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：CN119338283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411864813.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于条件引导扩散过程的电力系统负荷预测方法是由万灿;王子越;何志强;张开铭;覃洪培;鞠平;刘辉;肖亮;何子涵设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件引导扩散过程的电力系统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条件引导扩散过程的电力系统负荷预测方法，属于电力系统时序预测领域。该方法设计了多阶段渐进引导的去噪流程，解决去噪过程不可控的问题；通过相似时段负荷曲线发掘算法和多分辨率趋势特征有效发掘模式特征，并利用混合特征条件生成网络引导多阶段去噪过程；最后，设计了基于Transformer架构的深度去噪网络，通过嵌入深度频域分解模块来提升模型从高斯噪声中还原负荷曲线的能力。该方法实现了去噪过程的可控，确保负荷曲线生成的精细度和准确性，增强了模型的可解释性，显著提升了日前负荷点预测与确定性预测的精度，能为电力系统控制和优化运行提供更为精确的预测信息。

本发明授权一种基于条件引导扩散过程的电力系统负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件引导扩散过程的电力系统负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取历史温度、湿度、年份、月、日特征，以及待预测时段的气象预报信息，进行相似时段负荷曲线的发掘；步骤二：将步骤一获得的相似时段负荷曲线作为引导条件，输入到基于混合特征网络生成条件引导的去噪模型中进行多阶段去噪，得到待预测时段的负荷曲线；步骤三：重复执行步骤二，得到待预测时段的负荷曲线集合；采用核密度估计对待预测时段的负荷曲线集合进行统计得到待预测时段的负荷概率预测结果；选取各时刻概率预测时段的中位数作为待预测时段的确定性预测结果；步骤二中，所述基于混合特征网络生成条件引导的去噪模型的构建方法为：将整个去噪过程分为N个阶段，并将所述基于混合特征网络生成条件引导的去噪模型设计为N个相同的串行结构；对历史负荷曲线进行多分辨率特征提取，得到对应阶段的历史曲线特征；将第N个阶段的历史曲线特征和相似时段负荷曲线作为模型输入，将待预测时段的负荷曲线作为模型输出；所述基于混合特征网络生成条件引导的去噪模型的训练过程为：1将第N个阶段的历史曲线特征和相似时段负荷曲线作为第N个结构的输入，利用混合特征条件生成网络进行特征提取，将特征提取结果作为引导条件输入深度去噪网络进行去噪；2将第N个结构的去噪结果、第N-1个阶段的历史曲线特征和相似时段负荷曲线作为第N-1个结构的输入，利用混合特征条件生成网络进行特征提取，将特征提取结果作为引导条件输入深度去噪网络进行去噪；3依次对第N-2个结构、N-3个结构...直至第1个结构重复步骤2的操作；重复步骤1-3直至设定次数或损失收敛至设定阈值；在训练过程中，将N个阶段的损失累加作为一次训练的损失。

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