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龙图腾网获悉西安广林汇智能源科技有限公司申请的专利一种用电量预测方法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：CN120471237B 。

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：202510969077.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种用电量预测方法是由耿庆庆;朱永灿;皇甫宜耿;杜宇华;刘同海;常琼林;李军;董涣;王艳军;王颖;杨明乐设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用电量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据推理技术领域，揭露了一种用电量预测方法，所述方法包括：生成常规数据集和节假日数据集；根据提取历史用电数据的负荷波动率，并根据温度突变点与负荷波动率生成天气‑负荷耦合特征集；提取多尺度时序特征子序列，逐元素相加，得到常规预测模型；基于日期键值对将日期特征与用电量的负荷特征进行跨模态融合，得到节假日预测模型；根据目标日期类型选择预测模型，并结合天气‑负荷耦合特征集输出用电量预测值；当预测值和目标区域的实际用电量之间的偏差值超限时，将偏差值超限的用电数据反馈至S1中历史用电数据，并对预测模型进行优化，得到最终用电量预测值，本发明可以提高用电量预测的准确度。

本发明授权一种用电量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用电量预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：根据日期类型分离历史用电数据，生成常规数据集和节假日数据集； S2：根据温度突变点提取所述历史用电数据的负荷波动率，并根据所述温度突变点与所述负荷波动率生成所述历史用电数据的天气-负荷耦合特征集； S3：提取所述常规数据集的多尺度时序特征子序列，将归一化处理后的所述多尺度时序特征子序列逐元素相加，得到用电量的常规预测模型； S4：基于日期键值对将所述节假日数据集的日期特征与所述用电量的负荷特征进行跨模态融合，得到所述用电量的节假日预测模型； S5：根据目标日期类型选择预测模型，并结合天气-负荷耦合特征集输出目标区域的用电量预测值； S6：当所述预测值和所述目标区域的实际用电量之间的偏差值超限时，将所述偏差值超限的用电数据反馈至S1中所述历史用电数据，并对所述预测模型进行优化，得到所述目标区域的最终用电量预测值。

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