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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利多目标优化的电力负荷区间预测方法及系统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：CN120951025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511460979.5，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权多目标优化的电力负荷区间预测方法及系统是由储琳琳;宗明;张宇俊;易越;陈妍君;郑予容;李翊;朱夏;顾志铭;朱洪成设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多目标优化的电力负荷区间预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电网运维技术领域，特别涉及一种多目标优化的电力负荷区间预测方法及系统。根据目标电网在历史时间范围内的电网运行监测记录进行突发事件特征提取和特征聚类，确定若干个高频突发特征数据区间；基于若干个高频突发特征数据区间得到电力负荷预测模型；将当前电网突发事件的实时突发特征数据分别与若干个高频突发特征数据区间进行相似比对，获取多个突发场景相似度；根据多个突发场景相似度配置模型调用策略，调用电力负荷预测模型进行预设时区内的电力负荷预测；根据多个突发场景相似度配置区间融合策略，对J个初始负荷预测区间进行区间拟合，输出目标电网在预设时区内的电力负荷预测区间。实现了对电力负荷预测区间的准确预测。

本发明授权多目标优化的电力负荷区间预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.多目标优化的电力负荷区间预测方法，其特征在于，方法包括： 根据目标电网在历史时间范围内的电网运行监测记录进行突发事件特征提取和特征聚类，确定若干个高频突发特征数据区间； 基于所述若干个高频突发特征数据区间分别构建若干个电力负荷预测插件，组合得到电力负荷预测模型； 将当前电网突发事件的实时突发特征数据分别与所述若干个高频突发特征数据区间进行相似比对，获取多个突发场景相似度； 根据所述多个突发场景相似度配置模型调用策略，调用所述电力负荷预测模型进行预设时区内的电力负荷预测，输出J个初始负荷预测区间，其中，J为大于等于1的整数； 根据所述多个突发场景相似度配置区间融合策略，对所述J个初始负荷预测区间进行区间拟合，输出目标电网在所述预设时区内的电力负荷预测区间； 其中，基于所述若干个高频突发特征数据区间分别构建若干个电力负荷预测插件，包括： 随机选取第一高频突发特征数据区间，以所述第一高频突发特征数据区间为条件约束，根据目标电网在历史时间范围内的电网运行监测记录，采集样本电力负荷序列集，并获取不同样本电力负荷序列在未来历史时区内的历史电力负荷，得到样本预测电力负荷集； 采用所述样本电力负荷序列集和样本预测电力负荷集作为样本训练数据，并等分为K份，有放回地选取K次，构建第一训练集，迭代选取K次，获取K个训练集，其中，K为大于等于10小于等于50的整数； 采用所述K个训练集，分别训练长短时记忆网络至收敛，得到K个第一电力负荷预测分支，集成构建第一电力负荷预测插件，并依次训练得到所述若干个高频突发特征数据区间对应的若干个电力负荷预测插件； 其中，根据所述多个突发场景相似度配置模型调用策略，包括： 若所述多个突发场景相似度中大于等于第一相似阈值的数量不为0，则选取最大突发场景相似度对应的电力负荷预测插件作为适配预测模型； 若所述多个突发场景相似度中大于等于所述第一相似阈值的数量为0且大于等于第二相似阈值的数量不为0，则选取大于等于所述第二相似阈值的多个突发场景相似度对应的多个电力负荷预测插件作为适配预测模型，其中，所述第二相似阈值小于所述第一相似阈值； 若所述多个突发场景相似度中大于等于所述第二相似阈值的数量为0，则选取所述电力负荷预测模型中的全部电力负荷预测插件作为适配预测模型。

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