浪潮通用软件有限公司孙琛获国家专利权
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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于动力学驱动的电力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：CN120728591B 。
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：202511211510.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于动力学驱动的电力负荷预测方法及系统是由孙琛;李士龙;李腾;房金飞;韩全贺;宋俊设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于动力学驱动的电力负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力负荷波动预测领域，提供了一种基于动力学驱动的电力负荷预测方法及系统。基于动力学驱动的电力负荷预测方法包括，采用确定学习算法对获取的历史电力负荷时间训练序列进行动力学建模，提取数据内在的动力学信息；基于动力学信息，采用基于四阶龙格‑库塔模型的多步前向迭代预测器，得到从第步到第步预测值组成的电力负荷预测序列；采用校正器对从第步到第步预测值组成的电力负荷预测序列进行周期性校正，得到第步的电力负荷预测序列校正值；基于预测值和校正值，得到电力负荷预测结果。提升电力负荷预测精度。
本发明授权一种基于动力学驱动的电力负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动力学驱动的电力负荷预测方法，其特征在于，包括： 采用确定学习算法对获取的历史电力负荷时间训练序列进行动力学建模，提取数据内在的动力学信息； 基于动力学信息，采用基于四阶龙格-库塔模型的多步前向迭代预测器，得到从第步到第步预测值组成的电力负荷预测序列； 采用误差校正器对从第步到第步预测值组成的电力负荷预测序列进行周期性校正，得到第步的电力负荷预测序列校正值；基于第步预测值和第步的电力负荷预测序列校正值，得到电力负荷预测结果； 所述采用确定学习算法对获取的历史电力负荷时间训练序列进行动力学建模，方法包括： 使用RBF神经网络构建动态辨识器，并采用基于Lyapunov稳定性设计的权值更新律，沿着系统采样轨迹实现对未知系统动力学的准确建模： 其中，表示未知系统动力学，为训练收敛后的RBF神经网络常值权重，为RBF神经网络回归向量，为建模误差。
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