国网福建省电力有限公司营销服务中心;国网福建省电力有限公司詹祥澎获国家专利权
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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司营销服务中心;国网福建省电力有限公司申请的专利一种融合物理约束因素的电量预测方法和系统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：CN121503824B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610037971.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种融合物理约束因素的电量预测方法和系统是由詹祥澎;钱晓瑞;肖恺;瞿颖;朱玲玲;卢威;陈宇颖;郑雄辉;潘舒宸;吴凡;陈旭鹏;陈菲菲;张怡;杜松燕;徐鸣;郑欣玲;郑文悦;肖元正;黄佳慧;陈熙;饶颖颖设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合物理约束因素的电量预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种融合物理约束因素的电量预测方法和系统，涉及电量预测技术领域。通过采集历史负荷、气象、电价及日历数据，经预处理与特征选择构建关键特征集；构建以物理信息神经网络为核心的预测模型，其包含用于短期预测的递归子模块与用于长期预测的趋势子模块，并在模型训练中引入基于物理规律的物理约束损失项，以增强泛化能力；采用多时间粒度建模框架，并利用蒙特卡洛Dropout或贝叶斯神经网络实现不确定性量化，输出预测值的置信区间；最后通过Shapley值算法与反事实模拟进行因果推理，识别关键影响因素。本发明有效提升了电量预测的精度、稳定性与可解释性，为电网调度与决策提供可靠支撑。
本发明授权一种融合物理约束因素的电量预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合物理约束因素的电量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集电力系统相关的多源异构数据，包括历史负荷数据、气象数据、电价数据和日历数据；对所述多源异构数据进行数据预处理后利用特征选择算法构建关键特征集； 构建以物理信息神经网络为核心框架的电量预测模型，所述电量预测模型包括用于短期预测的递归子模块和用于长期预测的趋势子模块，以关键特征集为输入，输出不同时间粒度的电量预测值；在所述电量预测模型的训练过程中，子模块的损失函数由数据驱动损失项和物理约束损失项构成，其中，所述物理约束损失项基于电力系统的物理规律构建； 利用训练完成的电量预测模型输出未来目标时间段的电量预测值，并采用不确定性量化对所述电量预测值进行处理，获得电量预测值的概率分布和置信区间。
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