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龙图腾网获悉中亿丰数字科技集团股份有限公司申请的专利一种能源节能预测的管理方法、系统、设备和介质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：CN120181908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510616114.7，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种能源节能预测的管理方法、系统、设备和介质是由邱靖雯;钱煜;邹胜;汪丛军;周宇浩;王洪刚;王雅楠;孙诚诚设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能源节能预测的管理方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种能源节能预测的管理方法、系统、设备和介质，涉及能源节能优化技术领域，包括采集能源使用终端的多源数据并进行预处理。对预处理后的数据进行特征提取和数据分析，基于深度神经网络模型进行能耗预测。依据预测结果生成节能策略，并通过反馈机制进行动态优化调整。本发明所述方法通过L‑VAE自适应调整特征权重，降低了模型计算复杂度，提高了特征表示能力，使得能耗预测在数据量较大、特征复杂的情况下仍能保持高效运行，避免信息丢失。提高了能耗预测的适应性，使得面对突发性负载变化时，能够迅速调整预测结果，确保预测准确率，从而支持更精细的节能策略制定。

本发明授权一种能源节能预测的管理方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种能源节能预测的管理方法，其特征在于，包括： 采集能源使用终端的多源数据并进行预处理； 对预处理后的数据进行特征提取和数据分析，基于深度神经网络模型进行能耗预测； 依据预测结果生成节能策略，并通过反馈机制进行动态优化调整； 深度神经网络模型包括输入层、变分自编码器层、时间序列建模层、Transformer预测层、全连接层和输出层； 输入层接收对园区能耗预测影响的特征集，通过多头自注意力机制嵌入高维特征空间； 变分自编码器层引入拉普拉斯变分自编码器对输入的园区能耗数据进行特征降维，移除冗余信息，优化数据表示，采用拉普拉斯先验分布对编码器输出的潜在变量进行正则化，通过拉普拉斯变分推断优化变分下界，结合解码器重构误差与KL散度平衡，生成低维可解释特征表征； 时间序列建模层通过门控循环单元对能耗数据的短期变化建模，结合注意力机制动态调整隐藏状态； Transformer预测层采用局部时空注意力机制，在全局Transformer架构上增加局部时间窗口调控，基于滑动时间窗口动态划分输入序列，对窗口内时间步施加局部注意力权重，通过时间加权机制调整全局与局部注意力贡献比例，优化对短期能耗波动和长期趋势的联合建模能力； 全连接层处理Transformer层输出的时序特征，使用ReLU激活函数增强非线性映射能力； 输出层将全连接层的输出转换为最终的能耗预测结果； 所述深度神经网络模型包括： 输入层接收对园区能耗预测影响最显著的特征集，采用多头自注意力嵌入机制，将多维输入数据映射到高维特征空间； 变分自编码器层引入拉普拉斯变分自编码器对输入的园区能耗数据进行特征降维，移除冗余信息，优化数据表示，采用拉普拉斯先验分布对编码器输出的潜在变量进行正则化，通过拉普拉斯变分推断优化变分下界，优化对能耗数据稀疏性和突变特征的建模能力，并结合解码器重构误差与KL散度平衡，生成低维可解释特征表征； 时间序列建模层采用门控循环单元进行时间序列建模，从输入的时序能耗数据中学习短期和长期的能耗变化趋势；通过注意力机制动态调整门控循环单元的隐藏状态权重； Transformer预测层采用局部时空注意力机制，在全局Transformer架构上增加局部时间窗口调控，基于滑动时间窗口动态划分输入序列，对窗口内时间步施加局部注意力权重，并通过时间加权机制调整全局与局部注意力贡献比例，优化对短期能耗波动和长期趋势的联合建模能力； 全连接层接收Transformer预测层输出的时间序列特征，并进行非线性变换，采用ReLU激活函数增强非线性拟合能力； 输出层将全连接层的输出转换为最终的能耗预测结果； 所述能耗预测包括： 对园区能耗预测影响最显著的特征集进行标准化处理，采用Z-score归一化方法转换为同一尺度； 使用基于多头自注意力的嵌入层将同一尺度的特征集数据输入到深度神经网络中，捕捉不同特征之间的长短期依赖关系； 基于变分自编码器进行特征降维，将特征转换为低维潜在向量表征，并引入门控循环单元GRU进行时间序列建模，以提取能耗变化的时序特征； 将GRU的输出结果输入全连接层，并利用Softmax激活函数计算出不同时间步长下的园区能耗概率分布，结合贝叶斯回归模型计算，得到最终的园区能耗预测结果； 所述并通过反馈机制进行动态优化调整包括： 执行最优节能策略，对实际能耗数据持续监测，获取实时的设备运行状态、环境参数和负载水平，形成节能策略执行效果的反馈数据集； 基于反馈数据集，采用自适应误差分析模型计算实际能耗值与园区能耗预测结果之间的误差，分析误差来源； 根据误差分析结果，动态优化节能策略。

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