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龙图腾网获悉北京飔合科技有限公司申请的专利虚拟电厂多源异构数据融合的负荷精准预测方法和系统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：CN121332486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511569724.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权虚拟电厂多源异构数据融合的负荷精准预测方法和系统是由商敬男;燕兆;郭鹏飞;白春玲;张烨;任倩宜设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟电厂多源异构数据融合的负荷精准预测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及对虚拟电厂负荷精准预测的技术领域，提供一种虚拟电厂多源异构数据融合的负荷精准预测方法和系统，以解决现有技术中难以适配虚拟电厂对短期负荷的精准预测需求的问题。本申请通过采集虚拟电厂的光伏出力、风电功率波动数据及配网的线路实时电流、节点电压监测数据，对前两者关联标注得关联数据集，对后两者相位校准得校准后数据集，整合为多源异构数据集；再从中提取各类数据的波动特征，用XGBoost算法筛选出影响负荷预测准确性的核心信息特征集，最后通过GRU时序预测模型生成预设时间段内的负荷预测结果，能够通过融合虚拟电厂多源异构数据，经特征筛选及时序关联处理，实现对预设时间段内负荷的精准预测。

本发明授权虚拟电厂多源异构数据融合的负荷精准预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂多源异构数据融合的负荷精准预测方法，其特征在于，包括： 采集虚拟电厂中新能源出力的光伏出力数据和风电功率波动数据，以及配网的线路实时电流数据和节点电压监测数据； 对所述光伏出力数据及所述风电功率波动数据进行关联标注处理，得到关联数据集，对所述线路实时电流数据及所述节点电压监测数据进行相位校准，得到校准后数据集，将所述关联数据集与所述校准后数据集进行整合，得到多源异构数据集； 从所述多源异构数据集中提取各类数据的时段波动信息，得到各类数据的波动特征； 采用XGBoost算法，对所述各类数据的波动特征进行特征重要性评估，得到各类数据的波动特征对负荷预测结果准确性的影响程度量化值，从各类数据的波动特征中选取所述影响程度量化值大于预设阈值的波动特征，得到核心信息特征集； 采用GRU时序预测模型，对所述核心信息特征集进行时序关联处理，得到所述核心信息特征集中不同波动特征之间的时序关联规律，基于所述时序关联规律，生成虚拟电厂在预设时间段内的负荷预测结果； 所述采用XGBoost算法，对所述各类数据的波动特征进行特征重要性评估，得到各类数据的波动特征对负荷预测结果准确性的影响程度量化值，从各类数据的波动特征中选取所述影响程度量化值大于预设阈值的波动特征，得到核心信息特征集，包括： 基于历史负荷数据与所述各类数据的波动特征，采用XGBoost算法，建立波动特征与负荷变化之间的关联关系模型，基于所述关联关系模型，分析每个波动特征在负荷预测中的贡献程度，得到每个波动特征的影响程度量化值； 基于所述影响程度量化值，将各类数据的波动特征进行排序，生成特征重要性排序列表； 根据预设的特征选择阈值，从所述特征重要性排序列表中筛选出所述特征重要性评分高于所述特征选择阈值的波动特征，形成核心信息特征集。

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