国网黑龙江省电力有限公司鹤岗供电公司;东北农业大学;国家电网有限公司金宪才获国家专利权
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龙图腾网获悉国网黑龙江省电力有限公司鹤岗供电公司;东北农业大学;国家电网有限公司申请的专利基于TPE-DART算法的短期日前电力负荷需求负荷预测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：CN119202668B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411350505.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于TPE-DART算法的短期日前电力负荷需求负荷预测方法是由金宪才;房俊龙;张首军;魏东辉;王胜铎;杜泽鉴;徐美希;赵庆贺;崔言志;李祥云;武力刚;王丽丽;王鸣迪设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于TPE-DART算法的短期日前电力负荷需求负荷预测方法在说明书摘要公布了：基于TPE‑DART算法的短期日前电力负荷需求负荷预测方法，电力系统负荷预测领域。解决了现有的短期负荷预测方法预测准确性低的问题。本发明利用DART算法构建负荷预测模型，利用负荷‑气象特征数据集对负荷预测模型进行优化训练，且优化训练过程中以评价指标作为约束条件对负荷预测模型的超参数组合进行优化约束，得到优化后的负荷预测模型；并且优化训练过程中采用TPE算法，并依据五折交叉检验的方式，确定最优超参数组合。确定最优超参数组合方式、以及优化训练过程中考虑了气候对负荷预测的影响，提升了预测准确。本发明主要用于进行电力负荷预测。
本发明授权基于TPE-DART算法的短期日前电力负荷需求负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.基于TPE-DART算法的短期日前电力负荷需求负荷预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取负荷-气象特征数据集、并对其进行预处理，所述负荷-气象特征数据集中每个样本的输入数据为连续日期的历史电力负荷数据和历史气象数据，输出数据为预测日期对应的实际电力负荷数据； 设定DART算法的初始超参数组合，利用DART算法构建负荷预测模型； 利用负荷-气象特征数据集对负荷预测模型进行优化训练，且优化训练过程中以评价指标作为约束条件对负荷预测模型的超参数组合进行优化约束，得到优化后的负荷预测模型；并且优化训练过程中采用TPE算法，并依据五折交叉检验的方式，确定最优超参数组合； 利用优化后的负荷预测模型预测待预测日期负荷。
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国网黑龙江省电力有限公司鹤岗供电公司;东北农业大学;国家电网有限公司，其通讯地址为：154101 黑龙江省鹤岗市工农区禾友路2号；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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