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龙图腾网获悉国网山东省电力公司临沂供电公司申请的专利一种基于多任务学习的峰值负荷预测方法和装置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：CN115033563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210653345.1，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于多任务学习的峰值负荷预测方法和装置是由周忠堂;王春宝;李子凯;王旭东;李军伟;李新;陈凤伟设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的峰值负荷预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习的峰值负荷预测方法及装置，包括：获取各地区历史峰值负荷数据；通过Pearson相关系数计算历史峰值负荷相关性并筛选出时空强正相关的两个地区；对所选时空相关的两地区历史峰值负荷数据进行预处理，将数据集划分为训练集和测试集；将每个地区峰值负荷预测视为一个任务，构建多任务学习模型，初始化多任务学习模型各项参数，将两地区训练数据集输入多任务学习模型中以并行方式迭代训练；将训练好的多任务学习模型用测试数据集测试；采用多任务学习模型对时空相关的两地区进行中期峰值负荷预测，比单任务学习在预测精度及模型泛化性能上得到了提高，为高水平的电网规划提供重要技术支持。

本发明授权一种基于多任务学习的峰值负荷预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的峰值负荷预测方法，其特征在于，包括： 步骤一、获取各地区历史峰值负荷数据，去除异常值，选取每日负荷最高值为当日峰值负荷数据，构成峰值负荷序列； 步骤二、通过Pearson相关系数计算出各地区历史峰值负荷序列相关性，根据相关性准则筛选出时空强正相关的两个地区； 步骤三、对所选时空强正相关的两地区历史峰值负荷数据进行预处理，将数据集划分为训练集和测试集； 步骤四、将每个地区峰值负荷预测视为一个任务，构建多任务学习模型； 步骤四中，地区1峰值负荷预测视为任务1，地区2峰值负荷预测视为任务2，所述多任务学习模型包括：任务1线性层1、任务1线性层4、任务1线性层6、任务2线性层2、任务2线性层5、任务2线性7、任务共享线性层3和任务共享单层LSTM网络； 将任务1数据样本中部分特征输入任务1线性层1，将任务2数据样本中部分特征输入任务2线性层2，分别得到线性层1输出向量、线性层2输出向量；将任务1、任务2样本完整特征经拼接处理后输入共享线性层3，经线性处理后得到共享线性层3输出向量，将所述共享线性层3输出向量输入任务共享单层LSTM网络得到共享单层LSTM网络输出向量；将所述线性层1输出向量与共享单层LSTM网络输出向量拼接后输入任务1线性层4得到线性层4输出向量，将所述线性层2输出向量与共享单层LSTM网络输出向量拼接后输入任务2线性层5得到线性层5输出向量；将线性层4输出向量输入任务1线性层6得到任务1最终输出；将线性层5输出向量输入任务2线性层7得到任务2最终输出； 步骤五、初始化多任务学习模型各项参数，将两地区训练数据集输入多任务学习模型中以并行方式迭代训练； 步骤六、将训练好的多任务学习模型用测试数据集测试。

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山东省电力公司临沂供电公司，其通讯地址为：276002 山东省临沂市兰山区金雀山一路97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”。

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