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龙图腾网获悉浙江腾腾电气有限公司申请的专利基于VMD和MoE系统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：CN119990474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510452270.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于VMD和MoE系统的电力负荷预测方法及系统是由滕敏亮;张巍;滕韵娴;王耀华;田芬芳设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VMD和MoE系统的电力负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力负荷预测技术领域，公开了一种基于VMD和MoE系统的电力负荷预测方法及系统，该方法包括，将原始电力负荷数据输入训练好的VMD分解器，根据电力负荷波动等级动态调整模态数量K值和惩罚因子值，将数据分解为K个模态分量。接着，将模态分量输入训练好的MoE系统，通过门控网络为模态分量分配M组专家模型及权重，并根据波动等级调整高频和低频模态分量的专家模型数量。最后，从M组专家模型中选择至少一组，基于选择的模型及其权重通过加权求和融合预测结果，得到最终电力负荷预测值。通过本方法提高了电力负荷预测的精度和鲁棒性。

本发明授权基于VMD和MoE系统的电力负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VMD和MoE系统的电力负荷预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，采集原始电力负荷数据，所述原始电力负荷数据至少包括历史电力负荷数据、气象数据及日历数据； 步骤S2，把原始电力负荷数据输入到训练好的变分模态分解器VMD，将原始电力负荷数据分解成K个模态分量，其中K1； 步骤S3，把所述K个模态分量输入到训练好的混合专家系统MoE，所述混合专家系统MoE包括门控网络和多个专家模型，其中，通过门控网络为所述模态分量分配M组专家模型及每个模型对应的权重，其中每组专家模型包括至少K个专家模型，其中M0；其中，对不同预测时间尺度设置不同时间尺度的专家模型； 步骤S4，从所述M组专家模型中选择至少一组专家模型，基于选择的专家模型，融合多个专家模型的预测结果，得到最终电力负荷预测结果； 基于预设近期时段内的电力负荷波动等级，调整K值及M值，其中，波动等级越高，所述K值及M值越大，波动等级越低，所述K值及M值越小； 所述每组专家模型包括至少K个专家模型，包括：将所述K个模态分量分成高频模态分量和低频模态分量，其中，所述电力负荷波动等级越高，则分配给高频模态分量的模型数量越多； 所述电力负荷波动等级越高，则变分模态分解器VMD对应的惩罚因子α值越大。

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