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龙图腾网获悉浙江科技大学申请的专利一种多区域协同电力供需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：CN120184961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510661360.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种多区域协同电力供需预测方法是由林志洁;周礼洁;王浩麟;郑宗昊;郑心浩;姚金鑫;潘玥;平升阳;泮宇鑫;邢锦琦;孙以恒;刘畅;刘轩麟;华浩天;赵科竣;应卫东设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多区域协同电力供需预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力供需预测技术领域。提供了一种多区域协同电力供需预测方法，包括：将电力数据划分为多个独立的通道，每个通道对应一个变量的时间序列；利用小波变换对各通道的时间序列分别进行分解得到趋势序列和残差序列，在趋势序列和残差序列中添加补丁；使用Transformer编码器对添加了补丁的趋势序列和残差序列处理以得到趋势预测数据和残差预测数据，进行频域滤波和混合处理，得到目标趋势预测数据和目标残差预测数据；使用融合权重将目标趋势预测数据和目标残差预测数据进行融合，得到时间序列预测结果，对时间序列预测结果进行反归一化处理得到预测的电力供需数据。本发明可实现更准确的电力供需预测。

本发明授权一种多区域协同电力供需预测方法在权利要求书中公布了：1.一种多区域协同电力供需预测方法，其特征在于：包括如下方法步骤： 收集各区域的电力数据，包括传统能源发电数据、新能源发电数据和用电数据；将所述电力数据划分为多个独立的通道，每个通道对应一个变量的时间序列； 利用小波变换对各通道的所述时间序列分别进行分解，得到趋势序列和残差序列，在趋势序列和残差序列中分别添加补丁； 使用Transformer编码器对添加了补丁的趋势序列和残差序列进行处理，得到趋势预测数据和残差预测数据，对趋势预测数据和残差预测数据进行频域滤波和混合处理，得到目标趋势预测数据和目标残差预测数据； 使用融合权重将目标趋势预测数据和目标残差预测数据进行融合，得到时间序列预测结果，对时间序列预测结果进行反归一化处理得到预测的电力供需数据；所述融合权重基于目标趋势预测数据和目标残差预测数据中的频域能量自适应调整； 所述利用小波变换对各通道的所述时间序列分别进行分解，得到趋势序列和残差序列，包括： 确定合适的小波基和分解层数； 对每个通道独立进行离散小波变换，根据n值计算得到不同的趋势子数据和残差子数据，组合不同n值对应的趋势子数据得到趋势序列，组合不同n值对应的残差子数据得到残差序列；其中，n的取值是根据所述时间序列的长度确定的； 所述在趋势序列和残差序列中分别添加补丁，包括： 分析所述趋势序列和所述残差序列的能量分布，根据所述能量分布来确定所述趋势序列对应的第一补丁、所述残差序列对应的第二补丁；所述第一补丁和所述第二补丁的补丁长度不同； 在所述趋势序列中添加所述第一补丁，在所述残差序列中添加所述第二补丁。

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