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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利一种考虑物理社会经济因素的电力负荷预测方法及终端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：CN118539411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410454177.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种考虑物理社会经济因素的电力负荷预测方法及终端是由刘林;黄夏楠;杨丝雨;陈延滔设计研发完成，并于2024-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑物理社会经济因素的电力负荷预测方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑物理社会经济因素的电力负荷预测方法及终端，获取历史电力负荷数据，该历史电力负荷数据包括不同时间和空间下的电力负荷、与其对应的日类型信息、自然数据指标、经济数据指标和社会数据指标，对历史电力负荷数据进行预处理，并采用24个点的时间步基于预处理后的历史电力负荷数据构建输入序列，然后基于输入序列对构建的基于双重注意力机制的Se2Seq‑LSTM预测模型进行训练，相较于现有的负荷预测，在电力负荷预测时考虑了自然天气、社会发展和经济水平等因素，且构建的预测模型是基于双重注意力机制的Se2Seq‑LSTM模型，增强了算法对特征序列时空特征的学习能力，从而实现了电力负荷的精准预测。

本发明授权一种考虑物理社会经济因素的电力负荷预测方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种考虑物理社会经济因素的电力负荷预测方法，其特征在于，包括步骤： 获取历史电力负荷数据，所述历史电力负荷数据包括不同时间和空间下的电力负荷、与所述电力负荷对应的日类型信息、自然数据指标、经济数据指标和社会数据指标； 对所述历史电力负荷数据进行预处理，得到预处理后的历史电力负荷数据，并采用24个点的时间步基于所述预处理后的历史电力负荷数据构建输入序列； 构建基于双重注意力机制的Se2Seq-LSTM预测模型，并基于所述输入序列对所述基于双重注意力机制的Se2Seq-LSTM预测模型进行训练，得到训练后的基于双重注意力机制的Se2Seq-LSTM预测模型； 使用所述训练后的基于双重注意力机制的Se2Seq-LSTM预测模型进行电力负荷预测； 所述基于所述输入序列对所述基于双重注意力机制的Se2Seq-LSTM预测模型进行训练，得到训练后的基于双重注意力机制的Se2Seq-LSTM预测模型包括： 通过所述基于双重注意力机制的Se2Seq-LSTM预测模型中的第一注意力层为所述输入序列赋予权重，得到新的输入序列； 通过所述基于双重注意力机制的Se2Seq-LSTM预测模型中的第一LSTM层对所述新的输入序列进行特征学习，并将学习到的特征通过第二注意力层得到语义向量； 通过所述基于双重注意力机制的Se2Seq-LSTM预测模型中的第二LSTM层根据所述语义向量进行特征学习，得到输出序列，所述输出序列为预测的电力负荷。

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