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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司营销服务中心;国网福建省电力有限公司申请的专利一种基于混合专家模型的多场景电量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：CN121172755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511700458.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于混合专家模型的多场景电量负荷预测方法及系统是由瞿颖;钱晓瑞;詹祥澎;蔡高乐;朱玲玲;肖恺;陈宇颖;潘舒宸;吴凡;徐鸣;陈菲菲;卢威;郑文悦;高乐言;徐钰洁;吕隽;肖元正;陈旭鹏;江润叶;林燕;郑美春;董美蓉;林星烨设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合专家模型的多场景电量负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于混合专家模型的多场景电量负荷预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集多场景历史电量负荷数据并构建各场景的历史电量负荷序列；构建专家模型库；构建全局专家嵌入，基于全局专家嵌入计算专家模型库中各模型在不同场景下的依赖程度并构建为专家依赖矩阵；基于专家模型库构建混合专家模型，对于任一场景，混合专家模型的门控网络基于该场景的历史电量负荷序列以及专家依赖矩阵计算对于该场景的模型权重分布向量；将该场景的历史电量负荷序列分别输入混合专家模型中的每个模型得到每个模型的初始电量预测结果，基于模型权重分布向量对所有模型的初始电量预测结果进行加权求和后，得到该场景下的电量负荷预测结果。

本发明授权一种基于混合专家模型的多场景电量负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家模型的多场景电量负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多场景历史电量负荷数据，并进行预处理后构建各场景的历史电量负荷序列； 构建专家模型库，所述专家模型库中包括多个不同的模型； 构建全局专家嵌入，基于全局专家嵌入计算专家模型库中各模型在不同电量负荷预测场景下的依赖程度并构建为专家依赖矩阵； 基于专家模型库构建混合专家模型，对于任一电量负荷预测场景，混合专家模型的门控网络基于该场景的历史电量负荷序列以及专家依赖矩阵计算对于该场景的模型权重分布向量； 将该场景的历史电量负荷序列分别输入混合专家模型中的每个模型得到每个模型的初始电量预测结果，基于模型权重分布向量对所有模型的初始电量预测结果进行加权求和后，得到该场景下的电量负荷预测结果； 所述全局专家嵌入中包括专家模型库中每个模型的可学习向量，并随着训练轮次进行更新； 所述专家依赖矩阵的构建步骤为： 对于专家模型库中的任一模型，提取全局专家嵌入中的对应可学习向量并转换为查询向量以及键向量，具体如下式所示： ； ； 其中：表示全局专家嵌入中的第个模型的可学习向量对应的查询向量；表示标准化操作；表示全局专家嵌入中的第个模型的可学习向量；表示查询变换参数；表示全局专家嵌入中的第个模型的可学习向量对应的键向量；表示键变换参数； 基于专家模型库中各模型的查询向量以及键向量计算各模型间的依赖程度，具体如下式所示： ； 其中：表示专家模型库中第个模型与第个模型间的依赖程度；表示激活函数；表示全局专家嵌入中的第个模型的可学习向量对应的键向量；表示全局专家嵌入的维度；表示转置操作； 基于各模型间的依赖程度构建专家依赖矩阵。

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