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龍圖騰網(wǎng)恭喜電子科技大學(xué)(深圳)高等研究院;電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于大語(yǔ)言模型及社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119443751B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510043936.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)基于大語(yǔ)言模型及社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法是由陳維龍;張彥如;胥汶渲;楊涵;王巖;劉旻昊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于大語(yǔ)言模型及社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種基于大語(yǔ)言模型及社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，涉及電力負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法難以結(jié)合社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息，難以處理非結(jié)構(gòu)化文本信息，影響了電力負(fù)荷預(yù)測(cè)精度和泛化能力的技術(shù)問(wèn)題。該方法包括基于時(shí)間序列轉(zhuǎn)換模塊得到電力歷史負(fù)荷信息；基于社會(huì)適配器模塊得到結(jié)構(gòu)化人口統(tǒng)計(jì)信息；將電力歷史負(fù)荷信息、結(jié)構(gòu)化人口統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行融合，作為電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的輸入數(shù)據(jù)；通過(guò)最小化電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行訓(xùn)練，得到最終用于預(yù)測(cè)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明結(jié)合大語(yǔ)言模型與社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息，突破傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型在數(shù)據(jù)利用方面的局限性，可處理非結(jié)構(gòu)化文本信息，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于大語(yǔ)言模型及社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于大語(yǔ)言模型及社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：S100：基于時(shí)間序列轉(zhuǎn)換模塊，對(duì)電力歷史負(fù)荷的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和實(shí)例歸一化處理，得到電力歷史負(fù)荷信息；S200：基于社會(huì)適配器模塊，將社會(huì)人口統(tǒng)計(jì)信息轉(zhuǎn)換為適合大語(yǔ)言模型處理的嵌入表示，得到結(jié)構(gòu)化人口統(tǒng)計(jì)信息；S300：基于社會(huì)感知重編程層，將所述電力歷史負(fù)荷信息、結(jié)構(gòu)化人口統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行融合，作為初始電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的輸入數(shù)據(jù)；S400：通過(guò)最小化所述初始電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行訓(xùn)練，得到最終用于預(yù)測(cè)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型；所述S300步驟中，所述社會(huì)感知重編程層采用多頭交叉注意力機(jī)制，使電力歷史負(fù)荷信息、結(jié)構(gòu)化人口統(tǒng)計(jì)信息之間進(jìn)行交互；所述交叉注意力機(jī)制通過(guò)以下公式表示： 其中，表示從電力歷史負(fù)荷信息中投影得到的查詢(xún)矩陣，分別表示從結(jié)構(gòu)化人口統(tǒng)計(jì)信息中投影得到的鍵矩陣和值矩陣，函數(shù)表示嵌入表示的線(xiàn)性嵌入層，表示電力歷史負(fù)荷信息輸入作為查詢(xún)項(xiàng)，表示比預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入矩陣更小的原型嵌入集合，表示特征矩陣；所述大語(yǔ)言模型使用低秩適配LoRA對(duì)模型的部分層進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的特定需求；所述低秩適配LoRA通過(guò)以下公式表示： 其中和分別表示大語(yǔ)言模型中，對(duì)最后層Transformer的查詢(xún)和值投影應(yīng)用低秩適配LoRA更新，分別表示層中的查詢(xún)和值矩陣的低秩適配LoRA更新，為學(xué)習(xí)到的低秩矩陣。

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