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龙图腾网恭喜国网天津市电力公司城东供电分公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利基于特征筛选的用能数据预测方法及装置、介质、终端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：CN119416982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202510007396.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于特征筛选的用能数据预测方法及装置、介质、终端是由魏然;高强伟;刘巍;郭昕宇;禚程程;岳洋;王海;周骥飞;伍玉婧;张勒宁;兰岳;刘轶超;高寒;李广敏;张谓鹏;张革;王玉辉;刘伟设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征筛选的用能数据预测方法及装置、介质、终端在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于特征筛选的用能数据预测方法及装置、介质、终端，涉及用能时空特性分析领域，主要目的在于对用户未来用能行为数据的预测准确性低下的问题。包括：获取目标区域的全部用户的用能行为数据以及环境参数集；根据最大相关最小冗余指标确定各个用户的典型环境参数集；根据典型环境参数集确定用户的相关系数向量；根据相关系数向量将用户聚类为多个用户组；将用户组中的各个用户的典型环境参数集整合得到用户组的环境参数指示向量；计算环境参数指示向量在不同取值下的特征筛选遍历求解指标，并根据最大值确定用户组的最优环境参数集；利用各个用户组的用能行为数据预测模型，根据最优环境参数集以及用能行为数据预测用能行为数据。

本发明授权基于特征筛选的用能数据预测方法及装置、介质、终端在权利要求书中公布了：1.一种基于特征筛选的用能数据预测方法，其特征在于，包括：获取目标区域所包含的全部用户在预设时长内的用能行为数据以及所述目标区域的环境参数集；将所述环境参数集所包含的多个环境参数进行第一随机划分，生成多个环境参数子集，所述第一随机划分包括环境参数子集的数量、环境参数子集中的环境参数的数量、环境参数子集中的环境参数的类型；将各个所述用户逐一作为目标用户，并分别计算各个所述环境参数子集与所述目标用户的用能行为数据之间的最大相关最小冗余指标，并从所述目标用户对应的多个最大相关最小冗余指标中，筛选出最大值所对应的环境参数子集，将所述环境参数子集作为所述目标用户的典型环境参数集，所述最大相关最小冗余指标用于表征环境参数子集与用户的用能行为数据之间的最大相关性指标与最小冗余性指标的差值；分别计算所述典型环境参数集所包含的各个环境参数与所述目标用户的用能行为数据之间的相关系数，将各个所述相关系数组合得到所述目标用户的相关系数向量，将各个所述目标用户的相关系数向量组合得到用户与典型环境参数集之间的相关系数矩阵；基于所述相关系数矩阵对全部用户进行聚类处理，得到多个用户组，并将各个所述用户组逐一作为目标用户组；将所述目标用户组所包含的各个用户的典型环境参数集进行整合，得到所述目标用户组的环境参数指示向量，将所述环境参数指示向量所包含的多个环境参数进行第二随机划分，生成多个环境参数指示子向量，所述第二随机划分包括环境参数指示子向量的数量、环境参数指示子向量中的环境参数的数量、环境参数指示子向量中的环境参数的类型；分别计算各个所述环境参数指示子向量的特征筛选遍历求解指标，从各个所述特征筛选遍历求解指标中筛选出最大特征筛选遍历求解指标，将所述最大特征筛选遍历求解指标所对应的环境参数指示子向量确定为所述目标用户组的最优环境参数集，得到各个用户组的最优环境参数集，所述特征筛选遍历求解指标用于衡量环境参数指示子向量与用户组的用能行为数据之间的适应程度；分别调用与各个所述用户组相匹配的用能行为数据预测模型，根据各个所述用户组的最优环境参数集以及用能行为数据进行预测处理，得到各个所述用户组的预测用能行为数据，所述用能行为数据预测模型是由编码器、解码器、全局注意力子模型组成的，所述编码器以及所述解码器是基于长短期神经网络构建的。

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