山东大学李珂获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉山东大学申请的专利综合能源系统零历史数据下的多能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：CN119939395B 。
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：202510412447.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权综合能源系统零历史数据下的多能负荷预测方法及系统是由李珂;秦争;牟宇宸;别清峰;殷显鑫;张承慧设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本综合能源系统零历史数据下的多能负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于负荷预测技术领域，公开了一种综合能源系统零历史数据下的多能负荷预测方法及系统，包括获取目标园区的气象特征以及源域群园区的冷热电气历史数据，并对获取的数据进行预处理；对预处理后的源域群园区的冷热电气历史数据，进行园区互相关及泛化能力分析，确定合适的源域数据；构建多能负荷预测模型，利用Metas训练策略，基于源域数据对模型进行训练，获得训练好的预测模型；将预处理后的目标园区的气象特征输入预测模型中，得到预测结果。本发明实现了在零历史负荷数据条件下对目标综合能源系统中多能负荷的长期精确预测。
本发明授权综合能源系统零历史数据下的多能负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.综合能源系统零历史数据下的多能负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标园区的气象特征以及源域群园区的冷热电气历史数据，并对获取的数据进行预处理； 对预处理后的源域群园区的冷热电气历史数据，进行园区互相关及泛化能力分析，确定合适的源域数据； 园区互相关及泛化能力分析，具体为： 利用Time2vec算法将每个源域的多个负荷时间序列数据变换成周期性和线性两部分，分别利用MIC算法和MD算法进行处理，构建K-means聚类分析对源域进行泛化潜力分层，剔除低潜力簇以降低噪声干扰，并将MD和MIC进行加权融合，使用网格搜索找到最优的参数范围，得到源域群的互相关得分以及合理的源域范围，并通过贝叶斯加权概率得到源域能表征目标域的概率； 构建多能负荷预测模型，利用Metas训练策略，基于源域数据对模型进行训练，根据内循环任务的验证损失和源域泛化概率调整梯度权重，获得训练好的预测模型； 将预处理后的目标园区的气象特征输入预测模型中，得到预测结果。
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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号