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龙图腾网获悉国网山东省电力公司聊城供电公司;国家电网有限公司申请的专利改进鲸鱼算法优化深度极限学习机的短期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：CN115392571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211029987.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权改进鲸鱼算法优化深度极限学习机的短期负荷预测方法是由刘吉龙;张岩;侯昆明;贾轩;陈亚潇;蒋怡康;董丽丽;吴萌;闫腾飞;王吉;程晓艳;李振东;刘鑫;吕春晖设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进鲸鱼算法优化深度极限学习机的短期负荷预测方法在说明书摘要公布了：一种改进鲸鱼算法优化深度极限学习机的短期负荷预测方法，引入Tent混沌映射对初始鲸鱼种群初始化，并采用深度极限学习机作为基础负荷预测模型挖掘数据深层隐藏信息，并以改进鲸鱼算法对其进行参数寻优；最后考虑到温度、湿度等因素对负荷变化影响较大，建立多维度IWOA‑DELM负荷预测模型。该方法能够决鲸鱼算法初始种群分布不够广泛的问题，并考虑气候因素对负荷值的影响丰富模型输入量，提高了短期负荷预测精度。

本发明授权改进鲸鱼算法优化深度极限学习机的短期负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进鲸鱼算法优化深度极限学习机的短期负荷预测方法，其特征在于它包括如下步骤： 步骤一：将负荷数据以时间尺度划分成训练集和测试集，其中，训练集作为负荷预测模型的训练样本，测试集作为根据训练样本所训练得到负荷预测模型的预测精度的测试样本，并对训练集和测试集内的数据进行归一化处理； 步骤二：设置鲸鱼算法的参数，即：鲸鱼种群规模、迭代次数、变量维数、变量上、下限；利用公式2所示的Tent混沌映射初始化参数的方法，随机初始化所有鲸鱼个体的位置值，每个鲸鱼个体的位置值代表深度极限学习机模型的初始输入权重； 其中，Xn为第n只鲸鱼的初始位置，Xn+1为第n+1只鲸鱼的初始位置，a为[0,1]的常数；若Xn+11，则Xn+1的返回值为1；若Xn+10，则Xn+1的返回值为0； 步骤三：构建深度极限学习机模型，利用训练集预训练深度极限学习机并选择模型训练集的均方根误差作为目标函数计算每个鲸鱼个体的适应度值； 步骤四：将步骤三得到的每个鲸鱼个体的适应度值进行排序，并将适应度值最小的鲸鱼个体的位置作为此次迭代的最优位置，再驱动其他鲸鱼个体改变位置向最优位置移动包围猎物并按照后续鲸鱼算法工作原理攻击猎物，然后随机搜寻下一只猎物； 步骤五：重复步骤三和步骤四，直到达到步骤二所设置的最大迭代次数，以最后一次迭代结果作为最佳初始输入权重，将其带入到步骤三建立的深度极限学习机模型中，即可获得负荷预测结果。

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