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龙图腾网恭喜国网湖北省电力有限公司武汉供电公司;武汉市充换电技术有限公司;武汉华源电力设计院有限公司;武汉华源电力有限公司申请的专利一种基于深度学习的电网精准单元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：CN120090198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510587075.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于深度学习的电网精准单元负荷预测方法及系统是由柳明;饶庆;鲁非;肖思昌;王晓婷;肖重金;石川;刘雯;丰金浩;潘柳兆;米慧瑶;郭竞知;李航;曹晓庆;李银垓;王理强;韩琦设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电网精准单元负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的电网精准单元负荷预测方法及系统。该方法包括以下步骤：获取电网区域用电设备运行监测参数及设备环境参数；对电网区域用电设备运行监测参数进行动态电压特征提取，生成电压波动趋势特征数据及多层面负荷曲线特征；根据设备环境参数对电压波动趋势特征数据及多层面负荷曲线特征进行非线性关联分析，以生成负荷‑环境深层非线性关联数据；识别电网区域用电设备，得到电网区域用电设备节点；基于负荷‑环境深层非线性关联数据对电网区域用电设备节点进行精准单元聚类划分，构建电网单元负荷特征网络；基于多个电网精准单元生成精准单元类型。本发明实现了实现、准确的电网负荷预测。

本发明授权一种基于深度学习的电网精准单元负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电网精准单元负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取电网区域用电设备运行监测参数及设备环境参数；对电网区域用电设备运行监测参数进行动态电压特征提取，生成电压波动趋势特征数据及多层面负荷曲线特征； 步骤S2：根据设备环境参数对电压波动趋势特征数据及多层面负荷曲线特征进行非线性关联分析，以生成负荷-环境深层非线性关联数据； 步骤S3：识别电网区域用电设备，得到电网区域用电设备节点；基于负荷-环境深层非线性关联数据对电网区域用电设备节点进行精准单元聚类划分，构建电网单元负荷特征网络； 步骤S4：基于多个电网精准单元生成精准单元类型；基于精准单元类型对电网单元负荷特征网络进行差异化负荷分析，以生成每个单元微区负荷数据； 步骤S5：对每个单元微区负荷数据进行负荷趋势预测，以得到单元微区负荷趋势预测数据；对单元微区负荷趋势预测数据进行单元微区前向校正预测，以得到前向预测校正数据； 步骤S6：基于前向预测校正数据对电网单元负荷特征网络进行全局动态预测优化，从而构建单元微区全局负荷预测模型，以执行电网精准单元负荷预测作业。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网湖北省电力有限公司武汉供电公司;武汉市充换电技术有限公司;武汉华源电力设计院有限公司;武汉华源电力有限公司，其通讯地址为：430012 湖北省武汉市江岸区解放大道1701号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。