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龙图腾网恭喜国网湖北省电力有限公司;国网湖北省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种配电网业扩配套容量时序建设规模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：CN114611768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210173270.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种配电网业扩配套容量时序建设规模预测方法是由卢生炜;祁利;武强;周明;颜炯;王思聪;桑子夏;黄家祺;刘君瑶设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网业扩配套容量时序建设规模预测方法在说明书摘要公布了：一种配电网业扩配套容量时序建设规模预测方法，包括以下步骤：提取类似业扩配套容量建设项目的时序影响因素数据和历史建设容量数据；对数据集进行预处理并划分为训练集和测试集；构建基于可解释循环神经网络的配电网业扩配套容量时序建设规模预测模型，该预测模型包括输入层、线性层、非线性特征提取层与线性回归层；对预测模型的权重参数施加相应惩罚约束得到改进后的预测模型；将训练集的数据输入改进后的预测模型中进行训练，将测试集的数据输入训练后的预测模型得到预测结果；判断预测结果与真实值偏差是否在允许范围内，若是，则输出预测结果。本设计在保证预测结果可解释性与预测精度的同时，提高了预测算法结构的灵活性。

本发明授权一种配电网业扩配套容量时序建设规模预测方法在权利要求书中公布了：1.一种配电网业扩配套容量时序建设规模预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对业扩配套容量时序建设规模影响指标进行相关性分析，得到对业扩配套项目影响最大的影响指标为时序影响因素和历史建设容量；S2、从海量历史业扩配套容量建设规模数据库中筛选出类似业扩配套容量建设项目，提取类似业扩配套容量建设项目的时序影响因素数据和历史建设容量数据；S3、先对步骤S2中提取的时序影响因素数据和历史建设容量数据进行预处理，再对数据集进行归一化处理，然后将数据集划分为训练集和测试集；S4、构建基于可解释循环神经网络的配电网业扩配套容量时序建设规模预测模型，该预测模型包括输入层、线性层、非线性特征提取层与线性回归层；所述输入层用于输入类似业扩配套容量建设项目的时序影响因素数据和历史建设容量数据；所述线性层用于将输入层的各数据进行线性组合；所述非线性特征提取层采用Legendre多项式提取非线性特征并作为线性回归层的输入；所述线性回归层用于将非线性特征进行线性组合，形成最终的预测结果；S5、对预测模型的权重参数施加相应惩罚约束得到改进后的预测模型；对预测模型的权重参数施加相应惩罚约束的方式如下：1对投影权值与缩放参数进行正则化处理： 式中，βij为输入层第i个神经元与线性层第j个神经元之间的投影权值，γj为第j个神经元的缩放参数；T1、T2均为参数的正则化强度，T1≥1，T2≥0；2对激活函数实施粗糙度惩罚约束：∫[g"jz]2dFjz≤T3式中，z为特征变量训练值，Fj·为第j个投影变量的累积分布函数；T3为参数的正则强度，T3≥0；3对投影权值实施正交约束：βTβ＝Ik式中，Ik为k阶全一矩阵；4规范化约束：∫gjzdFj2＝0∫gjz2dFjz＝1S6、将步骤S3中训练集的数据输入改进后的预测模型中进行训练得到训练后的预测模型，将步骤S3中测试集的数据输入训练后的预测模型得到预测结果；S7、判断预测结果与真实值偏差是否在允许范围内，若是，则输出预测结果；否则返回步骤S4。

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