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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利一种基于TCN的净负荷峰谷值预测优化方法及装置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：CN118783404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410744381.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于TCN的净负荷峰谷值预测优化方法及装置是由刘艳丽;贾子雯;刘李琦设计研发完成，并于2024-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TCN的净负荷峰谷值预测优化方法及装置在说明书摘要公布了：一种基于TCN的净负荷峰谷值预测优化方法及装置，该方法获取电网总电力消耗量数据、受控负载消耗量数据和太阳能系统发电总量数据，通过处理，获得净功率负荷数据；将净功率负荷数据进行预处理，获得净负荷功率时间序列数据；构建数据重组系统，对净负荷功率时间序列数据进行重组处理，获得重组后的净负荷功率时间序列数据；设定峰谷值损失函数；构建TCN模型，通过峰谷值损失函数对TCN模型进行训练；将重组后的净负荷功率时间序列数据输入完成训练后的TCN模型，通过处理，输出电力系统净功率负荷的峰谷值的预测结果。本发明采用深度学习的方法来优化净负荷峰谷值的预测，在提高预测性能的同时，也为电力系统的稳定运行和高效管理提供支持。

本发明授权一种基于TCN的净负荷峰谷值预测优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于TCN的净负荷峰谷值预测优化方法，其特征在于，包括：获取电网总电力消耗量数据、受控负载消耗量数据和太阳能系统发电总量数据；根据所述电网总电力消耗量数据、所述受控负载消耗量数据和所述太阳能系统发电总量数据得到净负荷功率数据；将所述净负荷功率数据进行预处理，获得净负荷功率时间序列数据；构建数据重组系统，通过所述数据重组系统对所述净负荷功率时间序列数据进行重组处理，获得重组后的净负荷功率时间序列数据；设定峰谷值损失函数，通过双向动态调参策略对所述峰谷值损失函数的超参数进行调整，使所述峰谷值损失函数满足设定TCN模型的训练要求；构建TCN模型，通过所述峰谷值损失函数对所述TCN模型进行训练；将所述重组后的净负荷功率时间序列数据输入完成训练后的所述TCN模型，通过所述TCN模型对所述重组后的净负荷功率时间序列数据进行预测处理，输出电力系统净负荷功率的峰谷值的预测结果；通过所述数据重组系统对所述净负荷功率时间序列数据进行重组处理的步骤包括：对所述净负荷功率时间序列数据进行相空间重构处理，获得重构后的净负荷功率时间序列数据；对所述重构后的净负荷功率时间序列数据进行位置编码处理，获得位置编码后的净负荷功率时间序列数据；对所述位置编码后的净负荷功率时间序列数据进行Mask掩码处理；采用Min-Max归一化策略，对完成Mask掩码处理后的所述位置编码后的净负荷功率时间序列数据进行数据归一化处理，获得所述重组后的净负荷功率时间序列数据；所述峰谷值损失函数L的表达式为：L＝LRMSE*1+α*pd+β*vd式中，LRMSE为局部均方根误差；pd为峰值水平坐标差；vd谷值水平坐标差；α、β均为权重系数，取值范围在0.1到1.0之间。

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