湖北虎跳网络技术有限公司陈伟涛获国家专利权
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龙图腾网获悉湖北虎跳网络技术有限公司申请的专利基于人工智能的电力负荷预测与优化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：CN119419727B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411293445.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于人工智能的电力负荷预测与优化方法是由陈伟涛;黄政洁;聂文设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于人工智能的电力负荷预测与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的电力负荷预测与优化方法，具体涉及电力负荷预测与优化领域，用于解决非线性共振效应带来的系统稳定性问题，是通过多尺度分解和模式识别技术，初步提取电力负荷信号的关键特征，并识别可能导致系统共振的负荷模式。重点利用频率共振强度与时间相位差异两个关键指标，通过贝叶斯网络对负荷模式的共振风险进行综合分析，并结合遗传算法动态优化高风险模式的权重配置，提升模型对不同共振效应的敏感性和适应性。随后，将分类后的负荷模式输入深度神经网络进行多模式预测融合，并通过粒子群优化算法实时调整模型权重，确保系统在复杂负荷条件下的预测精度和运行稳定性，为电力系统的可靠性提供了强有力的保障。
本发明授权基于人工智能的电力负荷预测与优化方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的电力负荷预测与优化方法，其特征在于，包括步骤： S1，利用小波变换对历史电力负荷数据进行多尺度分解，提取各频率层次的负荷模式特征；通过希尔伯特-黄变换获取频率成分的瞬时幅值和瞬时频率，生成多维特征向量； S2，将多维特征向量输入支持向量机，通过核方法识别负荷中的非线性模式；利用自组织映射对模式进行聚类分析，识别出潜在的共振模式组合； S3，通过频率方向的共振强度与时间方向的模式相位差异两个指标组合，使用贝叶斯网络综合分析共振风险，将负荷模式分类为高、中、低风险级别；并且利用遗传算法对识别为高风险的负荷模式的权重进行动态调整； S4，根据风险分类结果，将分类后的模式输入深度神经网络进行多模式预测融合，并通过粒子群优化实时调整模式权重，优化模型预测精度。
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湖北虎跳网络技术有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市武汉经济技术开发区海伦堡君临长江一期F02-F03座2层商9-10号(T-CYBF-A1142)；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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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