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龙图腾网获悉金钱猫科技股份有限公司申请的专利一种基于混合模型的区域用电量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：CN119182113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411050703.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于混合模型的区域用电量预测方法及终端是由黄宗荣;林大甲;郑敏忠;江世松设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合模型的区域用电量预测方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混合模型的区域用电量预测方法及终端，该方法包括：获取目标区域的历史用电数据；根据所述历史用电数据进行数据预处理得到原始数据集；通过经验模态分解模型对所述原始数据集进行数据处理得到组合数据集；基于卷积神经网络模型和双重回声状态网络模型构建电量预测模型，并根据所述组合数据集训练所述电量预测模型；通过训练好的所述电量预测模型对所述目标区域的未来用电量进行预测。本发明有效融合了卷积神经网络的空间特征提取能力和回声状态网络的时序特征预测能力，使得电量预测模型能够从历史用电数据中有效地学习到空间特征和时间特征，相比于单一预测模型，本发明的电量预测模型有效提高了预测精度。

本发明授权一种基于混合模型的区域用电量预测方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的区域用电量预测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的历史用电数据； 根据所述历史用电数据进行数据预处理得到原始数据集； 通过经验模态分解模型对所述原始数据集进行数据处理得到组合数据集； 基于卷积神经网络模型和双重回声状态网络模型构建电量预测模型，并根据所述组合数据集训练所述电量预测模型； 通过训练好的所述电量预测模型对所述目标区域的未来用电量进行预测； 所述电量预测模型包括多个储备池谱半径不同的混合预测模型和一个全连接层； 所述基于卷积神经网络模型和双重回声状态网络模型构建电量预测模型，并根据所述组合数据集训练所述电量预测模型包括： 将卷积神经网络模型分别与储备池谱半径不同的多个双重回声状态网络模型融合得到多个混合预测模型； 将所述组合数据集分别通过所述混合预测模型进行特征学习和处理，得到每个所述混合预测模型的输出数据； 通过全连接层将每个所述混合预测模型的输出数据进行融合得到目标数据； 根据所述组合数据集和所述目标数据迭代优化所述混合预测模型和所述全连接层。

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