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龙图腾网获悉国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司申请的专利一种用户侧电力负荷预测方法及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：CN120387691B 。

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：202510394315.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种用户侧电力负荷预测方法及装置是由那琼澜;王艺霏;李信;李贤;邢海瀛;陈重韬;张海明;温馨;马跃;彭柏;杨纯;肖娜;张实君;徐子绪;于蒙;杨婧妍设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户侧电力负荷预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用户侧电力负荷预测方法及装置，涉及电力技术领域。本申请的主要技术方案为：本申请为利用历史气象记录数据和历史电力负荷数据在时间特征上存在的关联性，以建立这两个维度数据之间关联，从而得到按照日期排序的时间序列数据，并且该时间序列数据中包括多个组合数据之间的序列排序，每个组合数据中都是包括有气象和电力负荷两个维度的数据的；然后本申请再采用预置机器学习架构对该时间序列数据进行训练处理，从而在时间序列上进行监督学习训练以得到具有强大预测能力的目标预测模型，以应用到用户侧电力预测的应用场景。

本发明授权一种用户侧电力负荷预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用户侧电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取历史气象记录数据，所述历史气象记录数据为在预置时间范围内每日气象记录数据，所述每日气象记录数据为包括每间隔预置单位时间上的气象数据，所述气象数据至少包括气温、湿度、光照辐射度、风速；其中，所述每日气象记录数据对应关联日期和季节； 获取历史电力负荷数据，所述历史电力负荷数据为在所述预置时间范围内每日电力负荷数据，所述每日电力负荷数据为包括每间隔预置单位时间上的电力负荷数据； 根据相同的时间特征，将所述历史气象记录数据和所述历史电力负荷数据建立关联，得到按照日期排序的时间序列数据，所述时间序列数据中包括多个组合数据之间的序列排序，每个所述组合数据中包括有气象和电力负荷两个维度的数据； 采用预置机器学习架构对所述时间序列数据进行训练处理，以构建应用于预测用户侧电力负荷的目标预测模型，所述预置机器学习架构为XGBoost框架； 其中，所述采用预置机器学习架构对所述时间序列数据进行训练处理，以构建应用于预测用户侧电力负荷的目标预测模型，包括： 对所述时间序列数据进行特征处理，得到在所述时间序列数据中每个所述组合数据对应的特征数据，所述特征数据为至少包括：将气象数据中的描述信息转化为数值表示； 根据在所述时间序列数据中不同组合数据所对应的排序，对不同所述组合数据各自对应的所述特征数据添加排序序号，得到每个所述特征数据对应唯一的所述排序序号； 根据所述排序序号的排序先后，确定由所述特征数据组成的数据序列； 通过在所述数据序列上采用预置滑动窗口按照预置间距不断滑动，以确定多组输入特征和输出标签，所述输入特征为所述预置滑动窗口对应当前框选的特征数据，所述输出标签为所述预置滑动窗口对应当前框选的特征数据的下一个相邻特征数据； 采用预置XGBoost框架对所述多组输入特征和输出标签进行训练处理，以构建应用于预测用户侧电力负荷的预测模型； 利用所述目标预测模型对获取到的当前气象记录数据和当前电力负荷数据进行处理，输出在未来时间范围上对用户侧电力负荷的预测结果。

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