绿色湾区申请基于深度学习的电力负荷预测系统及方法专利可实现非平稳负荷信号的时频域解耦与多尺度深度特征提取

　　国家知识产权局信息显示，绿色湾区（广东）能源服务有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的电力负荷预测系统及方法”的专利，公开号CN121456423A，申请日期为2025年10月。

　　专利摘要显示，本申请提供一种基于深度学习的电力负荷预测系统及方法，将大规模电网中广域分布的多节点历史负荷数据输入变分模态分解模型，执行信号分解运算，输出K个从低频到高频排列的本征模态函数分量；将K个本征模态函数分量中的每一个分别作为独立通道输入一维卷积神经网络，进而得到每个本征模态函数分量对应的特征向量，将所有的特征向量拼接为统一特征序列；对统一特征序列进行多时间步时序建模，进而得到大规模电网中电力负荷在最后一个时间步产生的隐藏状态向量，将隐藏状态向量输入至全连接回归层，输出对未来指定时间点大规模电网总负荷的预测值。基于上述方案可实现非平稳负荷信号的时频域解耦与多尺度深度特征提取。

　　天眼查资料显示，绿色湾区（广东）能源服务有限公司，成立于2019年，位于广州市，是一家以从事电力、热力生产和供应业为主的企业。企业注册资本4577万人民币。通过天眼查大数据分析，绿色湾区（广东）能源服务有限公司共对外投资了8家企业，参与招投标项目17次，财产线条，此外企业还拥有行政许可14个。

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