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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司申请的专利一种基于改进LSTM的云边融合负荷调节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：CN117375002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311291387.6，技术领域涉及：H02J3/14；该发明授权一种基于改进LSTM的云边融合负荷调节方法及系统是由刘映尚;周志烽;何宇斌;赵化时;李文朝;高东龙;任慧君设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进LSTM的云边融合负荷调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电网技术领域，公开了一种基于改进LSTM的云边融合负荷调节方法及系统，其中方法包括：S1、构建影响因素序列：S2、有效特征集提取：S3、改进长短记忆网络算法功率预测；S4、主站指令建立负荷调节模型；S5、狼群算法求解目标函数。本发明构建影响因素序列，利用加权马氏距离对数据进行处理，实现新能源汽车负荷功率数据的精确提取，再利用改进的LSTM对数据进行特征提取，从而实现区域负荷的快速准确预测，之后以最小化网络损耗和最小化峰谷差为目标函数，构建了边缘调节模型，并用狼群算法求解，最后利用边缘服务器对各桩端管理单元的潮汐进行控制，实现各站桩网的有效协同调节。

本发明授权一种基于改进LSTM的云边融合负荷调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进LSTM的云边融合负荷调节方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建影响因素序列：根据用户行为特征和时空特征提取出影响因素，并构建一个影响因素序列； S2、有效特征集提取：根据待预测时间段的影响因素序列构建区域感测检测系统，并计算两个时间段之间相应影响因素序列的相似性，得到有效数据集； S3、改进长短记忆网络算法功率预测：使用改进的长短记忆网络在云服务器上对所述有效数据集进行动态训练，同时将训练的结果同步到边缘服务器中，通过在边缘服务器输入该时间段的影响因素序列数据来进行待预测时间段的负荷功率预测，并将负荷预测函数分散到每个边缘服务器中进行分布式执行，以实现区域负荷的快速准确预测； S4、主站指令建立负荷调节模型：用以实现网络损耗最小化和峰谷差最小化； S5、狼群算法求解目标函数； 在所述S3中，改进长短记忆网络算法功率预测的具体步骤如下： S31、构建词向量：利用公开字典语料库的词向量来形成嵌入； S32、字符级特征提取：使用卷积神经网络从所述S31的输入数据形成的词向量中提取局部信息； S33、单词级卷积神经网络处理：将所述S31得到的嵌入和所述S32中得到的字符级联合提供给单词级卷积神经网络，以提取语义特征； S34、双向长短记忆网络处理：在向前和向后的两个方向上扫描连续的输入数据，获得前向来自过去状态的信息以及获后向得来自未来状态的信息，形成统一的单词向量； S35、增加注意力层：将从所述S33中获得的特征和所述S34中获得的向量连接以形成输出数据，实现更准确的序列标记，这些单词被输入到注意力层； S36、添加CRF组件：对所述S35中的输出数据中每个单词的标签进行解码。

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