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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种综合能源系统多元负荷预测方法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：CN115828760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211621894.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种综合能源系统多元负荷预测方法是由侯健敏;孟莹;李志;余威杰;徐志豪设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合能源系统多元负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种综合能源系统多元负荷预测方法，包括：获取综合能源系统数据，根据综合能源系统数据对各气象因素与负荷进行相关性分析，筛选出强相关性的历史气象因素数据；构建多元负荷耦合特征矩阵；根据气象因素数据对多元负荷耦合特征矩阵利用自适应K‑means聚类算法进行聚类；将聚类后的多元负荷耦合特征矩阵输入预训练好的Attention‑BiGRU预测模型进行预测，得到负荷预测结果。考虑气象因素和多元负荷交叉耦合特性，降低了模型复杂度和预测时间，使得最终预测结果兼顾稳定性和精确性。

本发明授权一种综合能源系统多元负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种综合能源系统多元负荷预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1、获取综合能源系统数据，所述综合能源系统数据包括历史电负荷数据、历史热负荷数据、历史冷负荷数据、系统内气象数据； 步骤S2、根据所述综合能源系统数据对各气象因素与负荷进行相关性分析，从系统内气象数据中筛选出强相关性的历史气象因素数据；所述相关性分析利用灰色关联度通过样本序列几何形状的相似度判断两者相关性程度： ； ； 其中，为关联系数，为关联度，xik，x0k为样本序列，ρ为分辨系数，取为0.5，n为序列个数； 步骤S3、基于所述历史气象因素数据和历史电负荷数据、历史热负荷数据、历史冷负荷数据，构建多元负荷耦合特征矩阵；多元负荷耦合特征矩阵由三部分组成，第一部分是历史电负荷、热负荷、冷负荷矩阵，第二部分是电负荷、热负荷和冷负荷三者乘积得到的多元负荷乘积矩阵，第三部分是筛选出的历史气象因素矩阵，多元负荷耦合特征矩阵X表示为： ； 式中，Xe为电负荷，Xh为热负荷，Xc为冷负荷，Xo为前一时刻电负荷、热负荷和冷负荷三者乘积，Xw为气象因素； 步骤S4、根据气象因素数据对多元负荷耦合特征矩阵利用自适应K-means聚类算法进行聚类，得到聚类后的多元负荷耦合特征矩阵； 步骤S5、将聚类后的多元负荷耦合特征矩阵输入预训练好的Attention-BiGRU预测模型进行预测，得到负荷预测结果，所述负荷预测结果包括电负荷、热负荷、冷负荷预测结果； 所述Attention-BiGRU预测模型依次包括输入层、双层双向门控循环单元BiGRU层、注意力attention层、dropout层、全连接层和输出层；将所述聚类后的多元负荷耦合特征矩阵通过输入层输入双向门控循环单元BiGRU；所述双向门控循环单元BiGRU层，用于提取时间特征信息；所述注意力attention层，用于在预测过程中利用注意力机制将BiGRU层提取的时间特征信息赋予权重；所述dropout层是通过适当丢弃神经元防止过拟合现象；所述全连接层是通过提取特征之间的关联映射到输出层；所述输出层用于输出负荷预测结果。

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