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！

龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖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：CN119989023B 。

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：202510062176.8，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖负荷预测方法是由刘琦;周泽楷;侯宏娟设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖负荷预测方法，涉及集中热系统换热站供暖负荷预测技术领域，包括获取侧供热负荷历史数据与气象数据并进行预处理，再将其按天数切片，分成训练集和验证集；根据供热负荷变化情况，对训练集进行天气类型的粗分类，再对天气类型进行细分类，得到不同天气类型的特征；结合灰色关联度分析与皮尔森积矩相关系数，得到目标日与各天气类型之间的关联度最大的数值，选取对应数据集作为输入；通过组合神经网络模型进行训练，并得到供热负荷预测结果。因此，采用上述一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖负荷预测方法，能够提高集中供热系统换热站热负荷的预测精度，并具备更强的灵活性与普适性。

本发明授权一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相似日聚类与卷积门控循环的供暖负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取侧供热负荷历史数据与气象数据，并进行数据预处理，再将供热负荷及各气象参数进行归一化处理，按天数进行切片，并划分训练集和验证集； S2、根据供热负荷变化情况，首先对训练集进行天气类型的粗分类，再对天气类型进行细分类，得到不同天气类型的特征； S3、根据各天气类型下供热负荷的变化情况，结合灰色关联度分析与皮尔森积矩相关系数，计算目标日与各天气类型之间的关联度，并选取关联度高的天气类型数据集作为输入数据集，包括： 首先，计算不同天气类型下各环境参数与供热负荷之间的皮尔森积矩相关系数，再通过灰色关联度分析得到目标日与各天气类型之间的关联度；其中，不同天气类型的气象参数与供热负荷之间具有不同的皮尔森积矩相关系数； 然后，利用计算得到的皮尔森积矩相关系数，对不同天气类型下各个气象因素的灰色关联度系数进行加权平均，从而获得目标日与各天气类型的关联系数； S4、基于选取的输入数据集，通过组合神经网络模型进行训练及预测，获得目标日供热负荷变化的预测结果； 组合神经网络模型包括卷积门控循环单元和门控循环单元，并引入了注意力机制。

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华北电力大学，其通讯地址为：100096 北京市昌平区回龙观北农路2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。