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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种负荷预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质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：CN115374989B 。

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：202111517638.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种负荷预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由王媛媛;孙山峰;罗晓敏;蔡晔;黄靖杰设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种负荷预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种负荷预测方法，该方法包括以下步骤：采用经验模态分解对混合噪声分量的目标负荷功率数据进行分解，得到目标数量的去趋势子序列；根据目标数量确定变分模态分解的K值参数范围；结合各去趋势子序列和K值参数范围确定变分模态分解最优分解参数；基于变分模态分解最优分解参数预测目标负荷功率数据对应的负荷值。应用本发明所提供的负荷预测方法，实现了对混合噪声分量的负荷功率数据的有效降噪，较大地提高了负荷预测的准确性。本发明还公开了一种负荷预测装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。

本发明授权一种负荷预测方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种负荷预测方法，其特征在于，包括： 采用经验模态分解对混合噪声分量的目标负荷功率数据进行分解，得到目标数量的去趋势子序列； 根据所述目标数量确定变分模态分解的K值参数范围； 结合各所述去趋势子序列和所述K值参数范围确定变分模态分解最优分解参数； 基于所述变分模态分解最优分解参数预测所述目标负荷功率数据对应的负荷值； 其中，结合各所述去趋势子序列和所述K值参数范围确定变分模态分解最优分解参数，包括： 对各所述去趋势子序列进行求和计算，得到总和序列； 分别将所述K值参数范围中每个正整数确定为目标分解参数； 针对每个目标分解参数，将所述总和序列分解为所述目标分解参数个子序列； 根据所述总和序列和各所述子序列计算分解残差； 计算所述分解残差的复杂度指标； 确定各所述复杂度指标中的最大值，并将所述最大值对应的目标分解参数确定为所述变分模态分解最优分解参数； 相应的，基于所述变分模态分解最优分解参数预测所述目标负荷功率数据对应的负荷值，包括： 获取所述总和序列通过所述变分模态分解最优分解参数分解得到的各目标子序列； 将各所述目标子序列输入至预设负荷预测模型，以利用所述预设负荷预测模型进行负荷预测，得到所述目标负荷功率数据对应的负荷值。

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