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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于神经网络的电力消费概率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：CN114819372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210499887.8，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于神经网络的电力消费概率预测方法是由叶佳锐;刘德荣;王永华设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的电力消费概率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的电力消费概率预测方法，包括以下步骤：收集电力消费的历史数据，划分为训练集和测试集，并对各变量做归一化处理；构建基于卷积架构和自注意力机制的神经网络模型；使用处理后的训练集数据训练神经网络模型，利用测试集选取预测精度最好的模型作为训练好的神经网络模型；选取电力消费的近期数据并进行预处理，将预处理后的近期数据输入模型，对模型的输出值进行逆归一化处理得到概率预测结果。本方法与传统电力负荷预测方法相比，利用构建的神经网络模型，实现了同时对电网中不同用户的电力消费数据进行建模，能够捕捉时间序列中的短期和长期模式，实现对时间序列高精度的预测，输出点预测结果和概率预测结果。

本发明授权一种基于神经网络的电力消费概率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的电力消费概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集电力消费的历史数据，划分为训练集和测试集，并对历史数据中的变量做归一化处理； S2、构建基于卷积架构和自注意力机制的神经网络模型；所述神经网络模型，其结构包括：时间卷积网络TCN、门控残差网络GRN、嵌入层、多头注意力机制模块，所述步骤S2具体为： S2-1、将历史数据中从起始时刻到T时刻的用电量z1:T∈R1×T和从起始时刻到T时刻的时间信息x1:T∈R3×T在行的维度上拼接后得到输入数据X，将X输入时间卷积网络TCN，输出值经转置后得到特征at∈R1×25；将用户的编号信息s∈R1×1输入嵌入层，经过处理后得到向量c∈R1×160； S2-2、将用户编号信息向量c∈R1×160和时间卷积网络TCN提取的特征at∈R1×25通过门控残差网络GRN融合，得到包含用户编号信息与用电量信息的特征向量hGRN； S2-3、所述特征向量hGRN混合位置编码向量epos[1:T]后，分别通过全连接层FC输出向量K和向量V；将从T+1时刻到T+H时刻的时间信息xT+1:T+H转置，通过全连接层FC后结合位置编码向量epos[T+1:T+H]，输出向量Q；将向量K、向量V和向量Q输入多头注意力机制模块，得到输出值hattn∈RH×160； S2-4、所述输出值hattn∈RH×160经过标准化层Norm后，由线性激活函数ReLU激活，最后通过全连接层FC输出分位数预测结果其中q∈{0.1,0.5,0.9}；将作为点预测的结果，将和作为80％置信度下概率预测的上下界； S3、使用处理后的训练集数据训练神经网络模型，利用测试集选取预测精度最高的模型作为训练好的神经网络模型； S4、选取电力消费的近期数据并进行预处理，将预处理后的近期数据输入训练好的神经网络模型，对模型的输出值进行逆归一化处理得到概率预测结果。

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