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龍圖騰網(wǎng)獲悉金房能源集團股份有限公司申請的專利一種用于區(qū)域供熱的熱負荷預(yù)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120317455B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510797020.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種用于區(qū)域供熱的熱負荷預(yù)測方法及系統(tǒng)是由周志偉;蔡睿;王建濤;張曉平;薛晨蕾設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種用于區(qū)域供熱的熱負荷預(yù)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于區(qū)域供熱的熱負荷預(yù)測方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、區(qū)域供熱數(shù)據(jù)優(yōu)化、構(gòu)建熱負荷預(yù)測模型和智能預(yù)測。本方案結(jié)合隨機森林分裂增益和互信息，得到特征的全局顯著度并選擇初始質(zhì)心，融合歐氏距離與互信息，計算加權(quán)距離并進行分簇，基于互信息與信息熵計算關(guān)聯(lián)純度，根據(jù)冗余條件篩選并刪除冗余特征；通過門控機制生成雙模態(tài)基鄰接矩陣，基于擴散圖卷積生成隱藏特征矩陣和動態(tài)傳播鄰接矩陣，融合兩個鄰接矩陣生成門控自適應(yīng)鄰接矩陣，基于擴散圖卷積提取空間特征，基于時空嵌入和多頭注意力機制提取時序特征，減少預(yù)測偏差，在保證精度的同時提升熱負荷預(yù)測速度。

本發(fā)明授權(quán)一種用于區(qū)域供熱的熱負荷預(yù)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于區(qū)域供熱的熱負荷預(yù)測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟S1：數(shù)據(jù)采集； 步驟S2：數(shù)據(jù)預(yù)處理； 步驟S3：區(qū)域供熱數(shù)據(jù)優(yōu)化；結(jié)合隨機森林分裂增益和互信息，得到特征的全局顯著度并選擇初始質(zhì)心，融合歐氏距離與互信息，計算加權(quán)距離并進行分簇，結(jié)合質(zhì)心移動閾值、簇純度閾值和最大迭代次數(shù)完成分簇優(yōu)化，基于互信息與信息熵計算關(guān)聯(lián)純度，根據(jù)冗余條件篩選并刪除冗余特征； 步驟S4：構(gòu)建熱負荷預(yù)測模型；計算節(jié)點間的相似性得分和相關(guān)性系數(shù)，通過門控機制生成雙模態(tài)基鄰接矩陣，基于擴散圖卷積生成隱藏特征矩陣和動態(tài)傳播鄰接矩陣，融合雙模態(tài)基鄰接矩陣和動態(tài)傳播鄰接矩陣生成門控自適應(yīng)鄰接矩陣，基于擴散圖卷積提取空間特征，基于時空嵌入和多頭注意力機制提取時序特征，融合得到時空特征并進行預(yù)測； 步驟S5：智能預(yù)測； 在步驟S3中包括步驟S31：計算特征全局顯著度；采用隨機森林模型，根據(jù)每個特征在所有決策樹中的平均分裂增益得到重要性得分；計算每個特征與數(shù)據(jù)標簽的互信息；將重要性得分和互信息加權(quán)結(jié)合，得到區(qū)域供熱數(shù)據(jù)中每個特征的全局顯著度； 在步驟S1中，所述數(shù)據(jù)采集是采集歷史區(qū)域供熱數(shù)據(jù)；所述歷史區(qū)域供熱數(shù)據(jù)包括時間戳、供熱系統(tǒng)數(shù)據(jù)、建筑數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和熱負荷值，將熱負荷值作為數(shù)據(jù)標簽。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人金房能源集團股份有限公司，其通訊地址為：100000 北京市西城區(qū)黃寺大街甲23號院1號樓1201-12室；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。