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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司湖州供电公司;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种基于自适应啁啾模态分解和SSA-BiLSTM的短期负荷组合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：CN114912653B 。

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：202210300567.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于自适应啁啾模态分解和SSA-BiLSTM的短期负荷组合预测方法是由俞伟;仲赞;金国亮;卢峰;邢翼;刘鹏;徐国华;陈亮;李健设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应啁啾模态分解和SSA-BiLSTM的短期负荷组合预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应啁啾模态分解和SSA‑BiLSTM的短期负荷组合预测方法，包括步骤S1：设置SSA的麻雀种群数目、不同任务分工麻雀所占比例以及最大迭代次数；步骤S2：在解空间里初始化待优化参数；步骤S3：实用对应的参数数值构建BiLSTM模型对样本进行训练，并计算适应度值；步骤S4：根据BiLSTM传出的适应度值更新麻雀种群位置，得到新的解，将对应解，即参数取值，传给BiLSTM进行训练；步骤S5：重复步骤S2和步骤S3，直到达到醉倒迭代次数并迭代完成；步骤S6：输出最优参数值组合，建立最优BiLSTM预测模型；解决现有技术负荷预测方法存在的收敛慢、参数调节繁琐、稳定性不佳和预测精度不高等技术问题，有效地提高对短期负荷预测精度。

本发明授权一种基于自适应啁啾模态分解和SSA-BiLSTM的短期负荷组合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应啁啾模态分解和SSA-BiLSTM的短期负荷组合预测方法，其特征是，该方法包括以下步骤： 步骤S1：结合配电网用电数据采集系统采集的负荷数据以及配电台区附近气象站采集的气象数据形成原始数据集，并将原始数据集分为80％的训练数据以及20％的测试数据； 步骤S2：对于训练数据中的负荷数据，利用自适应啁啾模态分解ACMD方法对历史负荷序列数据进行分解，得出q个子序列；结合测试数据集中的气象数据特征； 步骤S3：对于分解后的q个子序列分别构建双向长短时记忆网络BiLSTM预测模型；利用麻雀搜索算法SSA对构建的q个BiLSTM模型进行优化，优化模型的超参数值，根据优化后的值构建最优预测模型； 步骤S4：根据建立的最优预测模型对各子序列进行预测，将预测结果进行叠加组合得到最终的预测结果，并对比其他预测方法，通过相关评价指标对预测结果进行评估，分析模型的预测效果。

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