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龙图腾网获悉国网山西省电力有限公司营销服务中心申请的专利基于LLM分解不同类型的用户用电量短期预测方法、装置及存储介质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：CN121235853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511794925.2，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于LLM分解不同类型的用户用电量短期预测方法、装置及存储介质是由石智珩;潘力志;高晋峰;肖春;王刚;姚俊峰;王生晖;王晖南;朱志瑾;李丽霞;马容婷;高强;康振宁设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LLM分解不同类型的用户用电量短期预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了基于LLM分解不同类型的用户用电量短期预测方法、装置及存储介质，属于电力系统用电量预测领域；该方法包括以下步骤：收集多类型用户用电量及气象数据，并对数据进行预处理；按比例划分预处理后的数据；搭建LLM大语言模型，输入气象数据和用电量数据进行自监督预训练，根据输入输出数据特征量确定输入输出维度；再执行LLM大语言模型中的分类任务模块划分用户类型；将用户分类结果作为输入和用户用电量数据一并输入Transformer模型中，训练Transformer模型；本申请预测精度高，解决了现有技术难以有效结合气候数据实现用电量高精度预测的问题，适用于短期用户用电量预测。

本发明授权基于LLM分解不同类型的用户用电量短期预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于LLM分解不同类型的用户用电量短期预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、数据获取以及预处理：收集多类型用户用电量数据及气象数据，并进行数据预处理，按比例划分预处理后的数据，得到训练集、验证集和测试集； 步骤2、搭建LLM大语言模型，使用训练集中的气象数据和用电量数据对LLM大语言模型开展自监督预训练，根据输入输出数据特征量确定输入输出维度；再执行LLM大语言模型中的分类任务模块划分用户类型，输出用户类型结果；步骤2中使用训练集中的气象数据和用电量数据对LLM大语言模型开展自监督预训练的过程中，会采用一系列前向传播和反向传播步骤来对模型参数进行调整，在前向传播阶段，模型接收输入序列，利用嵌入层以及多层网络，对下一个时间步的值做出预测；之后，通过损失函数计算预测值和实际值之间的误差；在反向传播阶段，则以上述计算的误差为基础，计算损失函数相对于模型参数的梯度，再运用优化算法对模型参数进行更新； 步骤3、将用户类型结果和用户用电量数据一并输入Transformer模型中，训练Transformer模型；Transformer模型由编码器和解码器两个部分组成，每部分包含若干功能相同的层，层与层结构类似且相互独立，在编码器的每一层里均设有多头自注意力机制和前馈神经网络，在解码器的每一层中均设有掩蔽的多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络； 在Transformer模型架构中，使用了基于正-余弦振荡的位置编码方法，该方法在不引入额外可训练参数的前提下，为任意长度序列生成唯一的位置表征，从而将拓扑序列信息显式注入输入嵌入空间，其中位置编码使用一组正弦和余弦函数来生成。

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山西省电力有限公司营销服务中心，其通讯地址为：030032 山西省太原市综改示范区太原唐槐园区武洛街10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”。

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