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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;东南大学;国家电网有限公司申请的专利一种源荷组合概率预测方法、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：CN115375014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210948038.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种源荷组合概率预测方法、装置及存储介质是由胡平昭;戴则梅;张凯锋;胡殿刚;王琛;司晓峰;闪鑫;王毅;罗玉春;付嘉渝;陆娟娟;张元觉;宋霄霄;杨杰;何欣;彭龙;曹国芳设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种源荷组合概率预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种源荷组合概率预测方法、装置及存储介质，方法包括：采集源荷历史数据及对应的气象数据，并进行预处理，获得完整可用的数据组合；将预处理后的数据组合输入训练好的多个ConvMT预测模型中，获得多个预测结果；将各源荷组合预测结果与各自对应的权重相乘，并将乘积进行求和运算，获得最终的源荷组合概率预测结果；其中，所述ConvMT预测模型是采用CNN特征提取模块替换Transformer模型中编码器原有的多头注意力模块后，再采用源荷历史数据及同时间尺度的气象数据训练获取的；所述权重是以Pinball损失函数最小为目标，通过遗传算法进行优化后获取的。本发明可以增强源荷预测的准确性。

本发明授权一种源荷组合概率预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种源荷组合概率预测方法，其特征在于，包括： 采集源荷历史数据及对应的气象数据； 对所述源荷历史数据及气象数据进行预处理，获得完整可用的数据组合； 将预处理后的数据组合输入至预构建并训练好的多个ConvMT预测模型中，获得多个源荷组合预测结果； 将各源荷组合预测结果与各自对应的权重相乘，并将乘积进行求和运算，获得最终的源荷组合概率预测结果； 其中，所述ConvMT预测模型是采用CNN特征提取模块替换Transformer模型中编码器原有的多头注意力模块后，再采用源荷历史数据及同时间尺度的气象数据训练获取的；所述Transformer模型不包含位置嵌入层；所述权重是以Pinball损失函数最小为目标，通过遗传算法进行优化后获取的； 所述Pinball损失函数的表达式如下： ； 式中：为Pinball损失函数值；I为指示函数；α为在预设的分位数下源荷组合概率预测结果的分布函数；yi,t为负荷的真实值；为所求分位点；当时，即等价为平均绝对误差，所求得的分位点即为中位数；N为样本个数；T为日前预测的输出长度； 所述遗传算法的适应度为： ； 式中，F是加入电压越限惩罚函数后的适应度函数值； 电压越限惩罚函数为： ； 式中，f是适应度函数值；λ是一个比f更高数量级的一个大值，用于增大公式后面部分的值；Pi是个体i被赋予的权重值；n表示ConvMT预测模型的总个数；Pil是一中间参数，用于引入分段函数值，从而区分不同情况下的权重值，使权重值越限时得以受到惩罚；Pimax是优化对象权重要求范围的最大值；Pimin是优化对象权重要求范围的最小值； 所述遗传算法中取两个个体，根据交叉概率判别是否需要进行交叉操作，如满足交叉概率要求，则进行交叉操作，交叉概率公式为： ； 式中，Pc是个体i进行交叉操作的概率；Pc1、Pc2是两个设定好的值；favg是当代种群的平均适应度值；fmax是当代种群的最大个体适应度值；f'是需要交叉的两个个体中较大的适应度值； 所述遗传算法中取一个个体，根据变异概率判断是否需要进行变异操作，如满足变异概率要求，则进行变异操作，变异概率公式为： ； 式中，Pm为个体需要进行变异操作的概率；Pm1、Pm2是两个设定好的值；f''是变异个体的适应度值。

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电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;东南大学;国家电网有限公司，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁经济技术开发区诚信大道19号2幢；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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