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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司;南瑞集团有限公司申请的专利一种基于NeuralProphet的电力正向有功总值的修补方法、装置及介质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：CN116247747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211527643.2，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权一种基于NeuralProphet的电力正向有功总值的修补方法、装置及介质是由黄福兴;孙萌;丁宏;陆春艳;周广山;贺永胜;秦勇设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NeuralProphet的电力正向有功总值的修补方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于NeuralProphet的电力正向有功总值的修补方法、装置及介质，其方法包括：获取各时刻的电力正向有功总值作为原始数据；对原始数据进行预处理，所述预处理包括删除异常的电力正向有功总值；根据预处理后的原始数据构建训练集；构建以NeuralProphet作为骨架网络的预测网络模型；通过训练集对预测网络模型进行训练；通过训练好的预测网络模型预测删除的电力正向有功总值；通过预测的电力正向有功总值对原始数据进行修补；本发明能够准确的预测电力正向有功总值并对原始数据进行修补，保证电力数据的准确计量。

本发明授权一种基于NeuralProphet的电力正向有功总值的修补方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于NeuralProphet的电力正向有功总值的修补方法，其特征在于，包括： 获取各时刻的电力正向有功总值作为原始数据； 对原始数据进行预处理，所述预处理包括删除异常的电力正向有功总值； 根据预处理后的原始数据构建训练集； 构建以NeuralProphet作为骨架网络的预测网络模型； 通过训练集对预测网络模型进行训练； 通过训练好的预测网络模型预测删除的电力正向有功总值； 通过预测获取的电力正向有功总值对原始数据进行修补； 其中，所述通过训练集对预测网络模型进行训练包括： 确定预测网络模型的模型参数，所述模型参数包括趋势模块的学习率、季节性模块的季节模式以及自回归模块的阶数； 设定季节模式和阶数并保持不变，设定学习率范围和学习率更新梯度，针对各学习率，通过训练集和预测网络模型计算预测效果，将预测效果最好的学习率记为η1；根据学习率η1确定预设范围内的学习率η2和η3：η2＝η1-Δη；η3＝η1+Δη，Δη为范围变量； 设定季节模式和学习率并保持不变，设定阶数范围和阶数更新梯度，针对各阶数，通过训练集和预测网络模型计算预测效果，将预测效果最好的阶数记为P1；根据阶数P1确定预设倍率内的阶数P2和P3：P2＝n-1T，P3＝n+1T，n＝P1T；T＝tmax-tmin，tmax、tmin分别为训练集中的最大时刻和最小时刻； 将季节模式中加法模式和乘法模式分别记为m1和m2，并分别从学习率η1、η2、η3，季节模式m1、m2，阶数P1、P2、P3中抽取一个进行排列组合； 获取所有的组合，针对各组合，通过训练集和预测网络模型计算预测效果，将预测效果最好的组合作为最终的模型参数； 将最终的模型参数带入预测网络模型得到训练好的预测网络模型。

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