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龙图腾网恭喜国网安徽省电力有限公司经济技术研究院申请的专利基于气象预测模型的电力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：CN119849989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510330345.1，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于气象预测模型的电力负荷预测方法及系统是由吕龙彪;任曦骏;刘浩;王笠;李志伟;刘辉舟;施天成;张理设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于气象预测模型的电力负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于气象预测模型的电力负荷预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域，包括以下步骤：获取历史电力负荷数据及对应的多维气象数据，构建气象耦合效应分析模型，通过注意力机制网络计算各气象参数间的动态耦合权重矩阵；将耦合权重矩阵与多维气象数据通过门控循环单元进行特征融合，生成时空耦合特征向量；建立电力负荷预测模型，基于深度残差网络架构及并行卷积通道从时空耦合特征向量中提取电力负荷的短期波动特征和长期趋势特征；基于预测误差反向传播更新动态耦合权重矩阵，实现气象参数耦合关系的自适应调整。本发明通过交叉门控单元实现时空特征的动态融合，使得模型能够同时利用时空信息进行电力负荷预测，提升了预测的精度。

本发明授权基于气象预测模型的电力负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于气象预测模型的电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取历史电力负荷数据及对应的多维气象数据，所述多维气象数据包括温度、湿度、风速、气压四种气象参数； 构建气象耦合效应分析模型，通过注意力机制网络计算各气象参数间的动态耦合权重矩阵； 所述计算各气象参数间的动态耦合权重矩阵，具体为： 采用双流注意力机制，并基于时间序列进行分析，得到第一注意力权重矩阵及第二注意力权重矩阵； 将第一注意力权重矩阵和第二注意力权重矩阵在特征维度上进行级联操作，得到级联后的特征矩阵； 基于特征矩阵及sigmoid函数映射关系，得到动态权重分配系数矩阵； 基于动态权重分配系数矩阵及气象参数物理约束条件，建立带约束的权重修正函数，得到最终的耦合权重矩阵； 将耦合权重矩阵与多维气象数据通过门控循环单元进行特征融合，生成时空耦合特征向量； 建立电力负荷预测模型，基于深度残差网络架构及并行卷积通道从时空耦合特征向量中提取电力负荷的短期波动特征和长期趋势特征； 所述生成时空耦合特征向量，具体为： 获取多尺度时间信息特征，根据气象站点的地理位置信息，构建气象站点拓扑图网络，通过动态图注意力网络生成空间关联特征； 将所述空间关联特征输入到特征交互层，将多尺度时间信息特征和空间关联特征融合得到融合特征； 对融合特征进行外积运算得到外积矩阵，并对所有时间步的外积矩阵进行堆叠，得到外积张量； 将预设的学习权重矩阵与外积张量进行张量乘法生成时空交互门控信号； 从耦合权重矩阵中提取特征，对每个特征进行向量化操作，得到耦合向量，将所有时间步的耦合向量堆叠，得到耦合张量； 通过多层感知机对耦合张量进行处理，生成耦合调制门控信号； 将时空交互门控信号和耦合调制门控信号分别与原始气象数据和耦合权重矩阵进行加权拼接，得到时空耦合特征向量； 基于预测误差反向传播更新动态耦合权重矩阵，实现气象参数耦合关系的自适应调整。

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