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龙图腾网获悉清华大学;国网浙江省电力有限公司营销服务中心申请的专利基于双阶段注意力机制的工业用户用电量短期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：CN113988385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202111192231.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测方法是由褚晓泉;仇瑜;唐杰;李亚坤;胡若云;王朝亮设计研发完成，并于2021-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测方法，涉及用电量短期预测技术领域，其中，该方法包括：获取工业用户用电量原始时序数据；对工业用户用电量原始时序数据进行数据处理，生成样本数据集；构建双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测模型，并使用样本数据集对模型进行训练，生成训练好的模型；通过将真实数据输入训练好的模型实现工业用户用电量的短期预测。采用上述方案的本申请解决了现有工业用户用电量短期预测方法在精确度和智能化方面存在的难点，实现了不同行业工业用户用电量的短期预测。

本发明授权基于双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取工业用户用电量原始时序数据Ot，t=1,2，...，T，T代表时间，为序列长度； 对所述工业用户用电量原始时序数据进行数据处理，生成样本数据集； 构建双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测模型，并使用样本数据集对模型进行训练，生成训练好的模型； 通过将真实数据输入训练好的模型实现工业用户用电量的短期预测； 其中，对于序列Ot中的任意时间点t，采用预测模型预测以t为基准未来第τ时刻的值，表示为： 其中，为预测的t+τ时刻的值，F·表示预测模型； 采用编码器-解码器结构为模型框架，构建所述双阶段注意力机制的工业用户用电量短期预测模型，其中， 在编码器阶段，将循环神经网络与注意力机制相结合，提取同一时刻各项变量与目标序列的空间相关性； 在解码器阶段，将循环神经网络与注意力机制相结合，以编码器的计算结果为输入数据，提取同一变量在不同时刻的时间相关特征； 在编码器-解码器结构之外，为了进一步捕捉原始序列的突变特征，以工业用户用电量时序数据为输入变量，构建双层卷积的深层神经网络结构，其中，所述双层卷积的深层神经网络结构采用双层的卷积和池化操作； 将编码器-解码器阶段的输出结果与双层卷积阶段的输出结果作为输出层的输入数据，通过使用全连接层利用两阶段预测结果的拼接向量计算得到最终的预测结果，从而完成模型的构建。

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清华大学;国网浙江省电力有限公司营销服务中心，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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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