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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司经济技术研究院;吉林省长春电力勘测设计院有限公司申请的专利基于时序关联性分析的电网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：CN120511670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511006943.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于时序关联性分析的电网负荷预测方法及系统是由赵博;孟繁波;杜秋实;时雨;殷铁强;姜明磊;丁雪;张文宝;赵连飞;谌骏哲;朱蒙;杨爽;王博闻;王冬;姜楠楠;王贺设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序关联性分析的电网负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及基于时序关联性分析的电网负荷预测方法及系统，该方法包括：采集小区所有居民各时刻的用电设备总功率、各时刻小区所处地域的温度，以及各时刻小区所属供电站的电网负荷；获取各时刻所述总功率的各周期项、各时刻所述温度的各周期项；对XGBoost算法中的目标函数设定权重，修正XGBoost算法中的目标函数与正则化参数，利用XGBoost算法对各时刻的所述电网负荷进行预测；确定各时刻所述总功率和所述温度的各周期项的影响权重，对各时刻的所述总功率和所述温度进行数据重构，利用重构后的数据，结合时间序列预测模型，获取电网负荷的预测结果。从而提高对电网负荷的预测准确度。

本发明授权基于时序关联性分析的电网负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时序关联性分析的电网负荷预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集小区所有居民各时刻的用电设备总功率、各时刻小区所处地域的温度，以及各时刻小区所属供电站的电网负荷； 分别对各时刻的所述总功率、所述温度进行时序分解，获取各时刻所述总功率的各周期项、各时刻所述温度的各周期项； 将各时刻所述总功率和所述温度的所有周期项作为XGBoost算法的训练数据，基于小区居民在一天当中不同时间段的用电规律，对XGBoost算法中的目标函数设定权重，修正XGBoost算法中的目标函数与正则化参数，利用XGBoost算法对各时刻的所述电网负荷进行预测； 根据XGBoost算法训练过程中每棵决策树生成前后目标函数值的差异，以及迭代过程中对应周期项的重要性变化趋势，确定各时刻所述总功率和所述温度的各周期项的影响权重； 基于所述影响权重，对各时刻的所述总功率和所述温度进行数据重构，利用重构后的所述总功率和所述温度，结合所述电网负荷，利用时间序列预测模型，获取电网负荷的预测结果。

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国网吉林省电力有限公司经济技术研究院;吉林省长春电力勘测设计院有限公司，其通讯地址为：130000 吉林省长春市南关区平泉路1427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”。