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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種面向電力系統源荷預測的預訓練模型構建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120012957B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510488795.3，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權一種面向電力系統源荷預測的預訓練模型構建方法是由萬燦;王子越;何志強;徐卓;岳晨昕;劉輝;鞠平設計研發完成，并于2025-04-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向電力系統源荷預測的預訓練模型構建方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向電力系統源荷預測的預訓練模型構建方法，屬于電力系統時序預測領域。該預訓練模型針對新能源接入與新型負荷發展帶來的源荷雙側不確定性難題，構建了時空模式混合專家子模型與預報信息混合專家子模型的異構組合架構，可適配豐富的下游預測場景、滿足多時間尺度、多變量輸入的預測需求。本發明通過預訓練模型從海量數據中提取通用時空特征，有效提升源荷預測的精度與泛化性能，適配規劃、調度等多場景需求，為含高比例分布式資源的配電網運行風險態勢感知提供可靠技術支撐。

本發明授權一種面向電力系統源荷預測的預訓練模型構建方法在權利要求書中公布了：1.一種面向電力系統源荷預測的預訓練模型構建方法，其特征在于，包括以下步驟： 分別構建時空模式混合專家子模型和預報信息混合專家子模型；所述時空模式混合專家子模型采用多自由度混合專家學生T分布輸出頭，所述多自由度混合專家學生T分布輸出頭包括高自由度學生T分布輸出頭、中自由度學生T分布輸出頭和低自由度學生T分布輸出頭，高自由度學生T分布輸出頭用于擬合負荷類平穩數據的分布特征；中自由度學生T分布輸出頭用于擬合周期性波動且分布尾部較輕的場景；低自由度學生T分布輸出頭用于擬合極端值頻發的厚尾特征；所述預報信息混合專家子模型采用兩階段路由網絡設計，第一階段主路由網絡根據數據類型將輸入數據分配至對應的專家模型組，第二階段在專家模型組內的子路由網絡進一步選擇最優專家模型來處理輸入數據； 整合開源時間序列數據集與電力系統真實源荷數據，制作預訓練數據集； 基于所述預訓練數據集對所述時空模式混合專家子模型和預報信息混合專家子模型進行預訓練；訓練完成后保存預訓練過程中形成的模型參數文件，得到預訓練模型； 預報信息混合專家子模型的主路由網絡根據數據標識選擇出與融合有數據標識特征的預報數據XF,tag對應的專家模型組；該過程表示如下： gsub＝softmaxXF,tag·Wsub+bsub； 式中，gsub為專家模型評分，Wsub與bsub為子路由網絡的映射矩陣和偏置權重；m＝1,2,...,M，表示專家模型的編號，專家模型組內共有M個專家模型，子路由網絡運算后選擇的最優專家模型編號為 隨后，專家模型組內的子路由網絡進一步選擇最優專家模型對輸入的XF,tag進行運算，每個專家模型包括兩個參數獨立的FFN網絡，分別用于計算預測空間的高斯分布均值與標準差 式中，和表示最優專家模型中用于計算標準差的FFN網絡的兩個權重矩陣，和表示最優專家模型中用于計算標準差的FFN網絡的兩個偏置系數；和表示最優專家模型中用于計算高斯分布均值的FFN網絡的兩個權重矩陣，和表示最優專家模型中用于計算高斯分布均值的FFN網絡的兩個偏置系數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。