买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利基于LSTM与多源特征融合的充电桩负荷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：CN121072893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511605920.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于LSTM与多源特征融合的充电桩负荷预测方法是由程玉;何之倬;张颖;谢伟;王辉;曹沁愉;付慧敏;陆沈敏;牟锴;郑真;黄婷铃;代荣荣;刘晓楠;王雪婷;周知;冯苗苗;顾希妤;郑芳;王莎莎;侯昊宇;郝德扬;周心宇;施铭;苏珊珊;朱丹燕;宋广涵;陈之凯设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM与多源特征融合的充电桩负荷预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供了基于LSTM与多源特征融合的充电桩负荷预测方法，涉及数据预测技术领域，该方法包括：采集目标充电桩的负荷相关的多源指征数据，并对多源指征数据进行特征融合，形成样本数据序列；采用多种时间长度的分析窗口对样本数据序列进行多尺度划分，获取多尺度样本数据序列，并根据多尺度样本数据序列，分别构建并训练多个与分析窗口对应的长短期记忆网络预测通道，获取多通道预测组件；更新采集目标充电桩的实时多源指征数据，并结合实时多源指征数据与多通道预测组件进行联合负荷预测，获取预测负荷信息。解决了现有技术中充电桩负荷预测准确率不高的技术问题。

本发明授权基于LSTM与多源特征融合的充电桩负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.基于LSTM与多源特征融合的充电桩负荷预测方法，其特征在于，包括： 采集目标充电桩的负荷相关的多源特征数据，并对所述多源特征数据进行特征融合，形成样本时序数据； 采用多种时间长度的分析窗口对所述样本时序数据进行多尺度划分，获取多尺度样本时序数据，并根据所述多尺度样本时序数据，分别构建并训练多个与分析窗口对应的长短期记忆网络预测通道，获取多通道预测组件； 更新采集目标充电桩的实时多源特征数据，并结合所述实时多源特征数据与所述多通道预测组件进行联合负荷预测，获取预测负荷信息； 其中，更新采集目标充电桩的实时多源特征数据，并结合所述实时多源特征数据与所述多通道预测组件进行联合负荷预测，获取预测负荷信息，包括： 以最长的所述分析窗口为采集约束，更新获取目标充电桩的实时多源记录信息，并基于特征工程提取所述实时多源特征数据； 基于多种时间长度的所述分析窗口对所述实时多源特征数据进行多尺度划分，获取多尺度预测输入集； 基于所述多尺度预测输入集对所述多通道预测组件进行后置一致性验证，若通过，则基于后置一致性验证结果进行联合负荷融合，获取所述预测负荷信息； 其中，基于所述多尺度预测输入集对所述多通道预测组件进行后置一致性验证，包括： 根据所述分析窗口与多个所述长短期记忆网络预测通道的对应关系，将多尺度预测输入集分别输入至多个所述长短期记忆网络预测通道并进行连续预设次数的迭代预测，获取多尺度预测输出集； 遍历所述多尺度预测输出集中每一预测输出子集进行曲线拟合，获取对应的典型输出曲线集； 基于所述典型输出曲线集进行随机组合，并基于组合结果计算多个所述典型输出曲线间的相互残差； 若每一所述相互残差均满足预设的一致性阈值时，则判定通过后置一致性验证，允许进行联合负荷融合。

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国网上海市电力公司，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区源深路1122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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。