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龙图腾网获悉邢台电力勘测设计院有限责任公司;国网河北省电力有限公司邢台供电分公司申请的专利一种多模型融合的短期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：CN120087542B 。

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：202510197487.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种多模型融合的短期负荷预测方法及装置是由陈岩;祝彦涛;尚素磊;熊博;周国强;张昀;张伟晓;王硕;杨越晴;胡明智;刘汇文设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模型融合的短期负荷预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种多模型融合的短期负荷预测方法及装置，涉及短期负荷预测技术领域。该方法包括：获取当前时刻的目标电力系统的负荷数据，并分别获取当前时刻和目标时刻的日期属性、气象属性和季节属性；将当前时刻的负荷数据、日期属性、气象属性和季节属性以及目标时刻的日期属性、气象属性和季节属性输入短期负荷预测模型中，输出目标电力系统在目标时刻的预测负荷数据，短期负荷预测模型基于BP神经网络、LSTM神经网络和Logistic回归分析网络构建得到。本申请能够提高预测的准确性。

本发明授权一种多模型融合的短期负荷预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模型融合的短期负荷预测方法，其特征在于，包括： 获取当前时刻的目标电力系统的负荷数据，并分别获取当前时刻和目标时刻的日期属性、气象属性和季节属性，所述日期属性包括工作日、休息日和节假日，所述气象属性包括温度、湿度、风速、风向和大气压力，所述季节属性包括春季、夏季、秋季和冬季； 将当前时刻的负荷数据、日期属性、气象属性和季节属性以及目标时刻的日期属性、气象属性和季节属性输入短期负荷预测模型中，输出所述目标电力系统在目标时刻的预测负荷数据，所述短期负荷预测模型基于BP神经网络、LSTM神经网络和Logistic回归分析网络构建得到； 其中，所述短期负荷预测模型包括基于BP神经网络构建的第一权重模型和第二权重模型、基于LSTM神经网络构建的第一计算模型和第二计算模型以及基于Logistic回归分析网络构建的回归分析模型； 所述第一权重模型的输出端与所述第一计算模型的第一输入端连接，所述第二权重模型的输出端与所述第二计算模型的第一输入端连接； 所述第一计算模型的输出端与所述回归分析模型的第一输入端连接，所述第二计算模型的输出端与所述回归分析模型的第二输入端连接； 其中，所述将当前时刻的负荷数据、日期属性、气象属性和季节属性以及目标时刻的日期属性、气象属性和季节属性输入短期负荷预测模型中，输出所述目标电力系统在目标时刻的预测负荷数据，包括： 将当前时刻的日期属性和目标时刻的日期属性输入所述第一权重模型中，输出第一权重； 将当前时刻的气象属性和季节属性以及目标时刻的气象属性和季节属性输入所述第二权重模型中，输出第二权重； 将所述第一权重和当前时刻的负荷数据输入所述第一计算模型中，输出第一数据； 将所述第二权重和当前时刻的负荷数据输入所述第二计算模型中，输出第二数据； 将所述第一数据和所述第二数据输入所述回归分析模型中，输出所述目标电力系统在目标时刻的预测负荷数据。

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邢台电力勘测设计院有限责任公司;国网河北省电力有限公司邢台供电分公司，其通讯地址为：054000 河北省邢台市襄都区新华南路216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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