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龍圖騰網(wǎng)獲悉國能日新科技股份有限公司申請的專利基于變分自編碼器和TIME-LLM模型的負荷預測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119994901B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510459120.6，技術領域涉及：H02J3/00；該發(fā)明授權基于變分自編碼器和TIME-LLM模型的負荷預測方法及系統(tǒng)是由廖云濤;袁康設計研發(fā)完成，并于2025-04-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于變分自編碼器和TIME-LLM模型的負荷預測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出一種基于變分自編碼器和TIME?LLM模型的負荷預測方法及系統(tǒng)，包括：歷史數(shù)據(jù)采集與預處理；自編碼器訓練得到訓練好的編碼器部分；重編程訓練得到輸入TIME?LLM模型的重編程結果向量；負荷預測問題提示詞Prompt定制構造為輸入TIME?LLM模型的Prompt向量；基于TIME?LLM模型預測，通過知識蒸餾與學生模型集成，將學生模型預測值集成作為最終負荷預測結果。本發(fā)明詳細設計變分自編碼器的結構，優(yōu)化特征提取過程；增強模型對負荷預測任務的理解；通過知識蒸餾和學生模型集成，滿足實際部署的資源限制。

本發(fā)明授權基于變分自編碼器和TIME-LLM模型的負荷預測方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于變分自編碼器和TIME-LLM模型的負荷預測方法，其特征在于，包括： S1、數(shù)據(jù)的采集與預處理：采集包括氣象數(shù)據(jù)、負荷數(shù)據(jù)、時間數(shù)據(jù)在內的歷史數(shù)據(jù)，整理為通過RevIN處理后劃分的Patch塊； S2、自編碼器訓練：通過所述Patch塊訓練變分自編碼器，得到訓練好的變分自編碼器的編碼器部分； S3、重編程訓練：通過交叉注意力網(wǎng)絡將所述編碼器部分輸出的隱變量Patch和描述時間序列趨勢特征的文本原型進行對齊訓練，得到輸入TIME-LLM模型的重編程結果向量； S4、負荷預測問題提示詞Prompt定制：將對于負荷預測具體問題的文本描述和背景知識通過預訓練構造為輸入TIME-LLM模型的Prompt向量； S5、基于TIME-LLM模型的預測：將重編程結果向量和Prompt向量拼接后，輸入TIME-LLM模型中，訓練得到符合負荷預測問題結果格式的預測值； S6、知識蒸餾與學生模型集成：將S3至S5步驟中所訓練模型作為教師模型，初始化滿足現(xiàn)場資源條件的小模型作為學生模型，通過知識蒸餾的方式訓練學生模型，待學生模型預測值和教師模型預測值小于某臨界值后停止訓練，并將學生模型預測值集成作為最終負荷預測結果。

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