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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司白银供电公司申请的专利基于神经网络的低压台区负荷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：CN118523291B 。

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：202410528480.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于神经网络的低压台区负荷预测方法是由冯侃;尚教会;周龙;侯焱伦;张乐桢;李永清;段尧;杨明乐;刘昊;焦仲涛;李渤设计研发完成，并于2024-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的低压台区负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于神经网络的低压台区负荷预测方法，具体包括以下步骤：步骤1，采集低压台区历史负荷数据；步骤2，构建联合神经网络模型，并对联合神经网络模型进行预训练；步骤3，将历史负荷数据输入训练完成的联合神经网络模型得到初步预测值；步骤4，对初步预测值进行误差及合格率分析，若合格率符合，则将初步预测值认定为最终预测值，若合格率不符合，则返回步骤3，重新得到新的初步预测值。本发明通过多种算法的结合，解决了现有低压台区负荷预测过程缓慢，且预测精度较低的问题。

本发明授权基于神经网络的低压台区负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的低压台区负荷预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，采集低压台区历史负荷数据；步骤2，构建联合神经网络模型，并对联合神经网络模型进行预训练；步骤3，将历史负荷数据输入训练完成的联合神经网络模型得到初步预测值；步骤4，对初步预测值进行误差及合格率分析，若合格率符合，则将初步预测值认定为最终预测值，若合格率不符合，则返回步骤3，重新得到新的初步预测值；步骤3具体包括以下步骤：步骤3.1，对历史负荷数据进行预处理得到初始数据集；步骤3.2，采用Tent映射初始化数据集，生成均匀的序列，计算其适应度；步骤3.3，判断适应度是否符合，若符合则进行步骤3.8，若不符合则进行步骤3.4；步骤3.4，基于麻雀搜索算法进行发现者、加入者和警戒者的位置更新；步骤3.5，根据位置更新后的适应度分别进行高斯变异和Tent扰动进行位置变化；步骤3.6，将经过步骤3.5位置变化后的参数数据输入图卷积神经网络，进行参数数据初始化；步骤3.7，通过图卷积神经网络进行第一图层卷积、第二图层卷积、第三图层卷积的输出，基于输出数据进行步骤3.8；步骤3.8，对数据进行初始化，基于灰狼优化算法对初始化后的数据权重进行更新，得到初步预测值；步骤3.9，对初步预测值精度进行判断，若符合要求，则输出进行误差及合格率分析，若不符合要求则返回步骤3.6。

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