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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司丽水供电公司申请的专利一种基于深度学习的短期负荷预测方法及系统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：CN119228168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411719804.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的短期负荷预测方法及系统是由张伟峰;杨世旺;张亦晗;陈溪;徐晨阳;应彩霞;范建;叶吉超;金梅芬;张威;谢天佑;孙研缤;秦杰;吴彬锋;章寒冰;叶子强;詹子仪;汪力设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的短期负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的短期负荷预测方法及系统，该方法包括：获取目标电力系统的历史负荷数据以构成初始负荷数据集，并对初始负荷数据集进行预处理，得到目标负荷数据集；对目标负荷数据集进行聚类，得到多个具有不同用电特征的负荷数据子集；对负荷数据子集进行位置编码，并将位置编码后的负荷数据子集通过多头自注意力机制进行特征提取，得到第一输出特征；将第一输出特征通过通道注意力机制进行频域变换，得到负荷频域特征；将负荷数据子集和负荷频域特征通过掩码交叉注意力机制进行特征恢复，并对得到的第二输出特征进行短期负荷预测，得到预测结果。本发明能够实现新型电力系统下的高精度短期负荷预测，极大提高预测效率。

本发明授权一种基于深度学习的短期负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的短期负荷预测方法，其特征在于，包括：获取目标电力系统的历史负荷数据以构成初始负荷数据集，并对所述初始负荷数据集进行预处理，得到目标负荷数据集；对所述目标负荷数据集进行聚类，得到多个具有不同用电特征的负荷数据子集；对所述负荷数据子集进行位置编码，并将位置编码后的负荷数据子集通过多头自注意力机制进行特征提取，得到第一输出特征；将所述第一输出特征通过通道注意力机制进行频域变换，得到负荷频域特征；将所述负荷数据子集和所述负荷频域特征通过掩码交叉注意力机制进行特征恢复，并对得到的第二输出特征进行短期负荷预测，得到预测结果；所述将所述第一输出特征通过通道注意力机制进行频域变换，得到负荷频域特征，包括：对所述第一输出特征沿通道进行特征映射，得到每一通道的第一输出特征向量；采用离散余弦变换对所述第一输出特征向量进行频域变换，得到每一通道的频域分量；对所述频域分量进行叠加运算，得到所述第一输出特征的初始频域特征；基于注意力机制对所述初始频域特征进行优化，得到负荷频域特征；所述将所述负荷数据子集和所述负荷频域特征通过掩码交叉注意力机制进行特征恢复，并对得到的第二输出特征进行短期负荷预测，得到预测结果，包括：采用解码器对所述负荷数据子集和所述负荷频域特征进行特征恢复，得到第二输出特征；其中，所述解码器包括依次连接的多个掩码交叉注意力层和一个前馈层；对所述第二输出特征进行非线性映射，得到短期负荷预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网浙江省电力有限公司丽水供电公司，其通讯地址为：323000 浙江省丽水市莲都区中东路699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。