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龙图腾网获悉天津大学;南方电网数字电网研究院有限公司申请的专利一种面向边缘计算的配电网自适应集成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：CN115423170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211042547.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种面向边缘计算的配电网自适应集成负荷预测方法是由于浩;王康生;王成山;习伟;冀浩然;李鹏;姚浩;宋关羽;陈军健;刘德宏;向柏澄设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向边缘计算的配电网自适应集成负荷预测方法在说明书摘要公布了：一种面向边缘计算的配电网自适应集成负荷预测方法，包括：输入配电网边缘计算装置所辖区域的相关信息；对初始训练集中的负荷历史数据集、环境温度历史数据集，分别进行标准化处理，并得到训练集；对储备池回声状态变量进行降维；得到第1天的集成回声状态网络预测模型；得到第n天负荷预测结果；得到第n+1天的集成回声状态网络预测模型；判断长期预测天数标识是否小于等于长期预测天数标识；得到新的模型权重系数。本发明既发挥了集成学习模型的泛化性的优势，又避免的集成学习模型的冗余计算；进一步降低在线更新时的计算和存储资源；解决边缘侧负荷预测模型的自适应问题，覆盖整个预测周期来最大限度地降低模型复杂度。

本发明授权一种面向边缘计算的配电网自适应集成负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘计算的配电网自适应集成负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1输入配电网边缘计算装置所辖区域负荷历史数据集E、环境温度历史数据集T，作为初始训练集Ω；设置回声状态网络的初始化训练样本个数n0、训练样本个数Γ，泄漏率候选集储备池参数候选集正则化参数候选集集成规模N0＝N1×N2×N3、回声状态变量低维维度DL，源域天数Md、目标域天数Nd，初始后验估计误差的协方差矩阵集合{P}、初始过程噪声协方差矩阵集合{Q}、初始量测噪声协方差向量RM、修正因子训练样本计算数k、长期预测天数阈值TL； 其中，N1、N2、N3分别为泄漏率、储备池参数和正则化参数所在候选集的总个数；为泄漏率候选集中的第N1个泄漏率，为储备池参数候选集中的第N2个储备池参数，为正则化参数候选集中的第N3个正则化参数，集成规模N0即为基础回声状态网络的总个数； 2对初始训练集Ω中的负荷历史数据集E、环境温度历史数据集T，分别进行min-max标准化处理，并进行训练样本划分，得到训练集Ω′； 3基于边缘计算装置计算能力的限制，选取轻量化神经网络中的回声状态网络作为核心预测算法，并引入稀疏编码对储备池回声状态变量进行降维，基于训练集Ω′，分别对N0个基础回声状态网络{Glx,l＝1,2,…,N0}进行训练；其中，Glx为第l个基础回声状态网络； 4置当前预测日天数n＝1，长期预测天数标识c＝1，为降低边缘计算装置存储资源的需求和集成规模，对训练得到的N0个基础回声状态网络{Glx,l＝1,2,…,N0}，采用稀疏自适应提升的Tradaboost算法自动删除非关键基础回声状态网络，将自动筛选后剩余的基础回声状态网络{G1,zx,z＝1,2,…,Nsp}及对应的模型权重系数{αz,z＝1,2,…,Nsp}，集成得到第1天的集成回声状态网络预测模型G1x； 其中，G1,zx为第1天的集成回声状态网络预测模型G1x的第z个基础回声状态网络，Nsp为自动筛选后剩余的基础回声状态网络的个数； 5在当前预测日开始前，即第n天开始前，采用第n天的集成回声状态网络预测模型Gnx进行日前预测，输入预测日前1天的负荷实际值、预测日前7天的负荷实际值和预测日天气预报的环境温度数据，得到第n天负荷预测结果 6在第n天结束后，记录第n天的实际负荷数据为避免频繁重新训练模型以进一步提升预测速度，采用带修正协方差的卡尔曼滤波算法，对第n天的集成回声状态网络预测模型Gnx进行参数更新，得到第n+1天的集成回声状态网络预测模型Gn+1x； 7若c≤TL，则令n＝n+1，c＝c+1，返回步骤5；否则进行步骤8； 8基于Gnx的各个基础回声状态网络{Gn,zx,z＝1,2,…,Nsp}在第n-TL+1天至第n天的预测误差，采用Adaboost算法，对Gnx的各个基础回声状态网络{Gn,zx,z＝1,2,…,Nsp}的模型权重系数{αz}进行重新计算，得到新的模型权重系数{α′z}，令n＝n+1，c＝1，返回步骤5；其中，Gn,zx表示第n天的集成回声状态网络预测模型Gnx中的第z个基础回声状态网络。

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