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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于增量回声状态网络的负荷预测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：CN119917711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411742839.2，技术领域涉及：G06F16/909；该发明授权一种基于增量回声状态网络的负荷预测方法及系统是由杨粤;李梧迪;李玉靖;明佳;王明阳;吴亮;宋弦;陈龙;白宏宇;杜江;袁涔;王榆楗;赵本源;王帮华;林小竺;徐朝兵;何小才;王明杰设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量回声状态网络的负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增量回声状态网络的负荷预测方法及系统，涉及电力负荷预测技术领域，包括定义相似性度量标准，基于相似时间序列检索获取预测样本集；根据经验公式，计算并确定增量型回声状态网络神经元数量，并根据任务设置网络参数；利用预测样本集对增量型回声状态网络进行训练，利用训练好的网络进行预测。本发明所述方法通过采用相似时间序列检索技术，通过定量分析和比较时间序列的特征，快速定位到与目标负荷模式相似的历史数据，从而为负荷预测模型提供了更加精确的样本集；通过提出经验公式根据负荷数据的特性和预测任务的要求，自适应地调整隐藏层神经元的数量，实现网络结构的动态优化，提高了负荷预测的灵活性和准确性。

本发明授权一种基于增量回声状态网络的负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增量回声状态网络的负荷预测方法，其特征在于，包括： 定义相似性度量标准，基于相似时间序列检索获取预测样本集； 根据经验公式，计算并确定增量型回声状态网络神经元数量，并根据任务设置网络参数； 利用预测样本集对增量型回声状态网络进行训练，利用训练好的网络进行预测； 所述获取预测样本集包括设待预测点前长度为，负荷序列表示为： ； 检索空间历史序列的集合设为，相似序列的集合设为； 包含待预测日前天同时段的历史负荷序列，即为预测样本集，容量上限为，给定阈值为； 对于负荷序列，若满足，则有； 重复判定，直至达到容量上限或已将中的元素遍历； 所述确定增量型回声状态网络的隐藏层神经元数量包括根据经验公式确定神经元的数量； 经验公式，表示为： ； 其中，表示确定的神经元数量，表示输入层神经元个数，表示输出层神经元个数，表示训练集的样本数，表示自取的任意值变量，范围可取2-10； 所述网络参数包括储备池内部连接权矩阵谱半径、输入单元尺度以及储备池稀疏程度； 所述储备池内部连接权矩阵谱半径包括储备池内部连接矩阵初始化过程在于随机生成一个规模为的连接矩阵，连接权值均匀概率分布从中选取； 对进行归一化处理表示为： ； 其中，储备池内部连接权谱半径是指储备池内部连接权矩阵的特征值中绝对值最大值，记为； 将乘以系数，，表示为： 。

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贵州电网有限责任公司，其通讯地址为：550002 贵州省贵阳市南明区滨河路17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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