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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于ALIF-GRU-MTL源-荷联合预测的综合能源系统优化调度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：CN113554211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202110586167.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于ALIF-GRU-MTL源-荷联合预测的综合能源系统优化调度方法是由潘国兵;杨吕;王德福;欧阳静;赵宇航设计研发完成，并于2021-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ALIF-GRU-MTL源-荷联合预测的综合能源系统优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ALIF‑GRU‑MTL源‑荷联合预测的综合能源系统优化调度方法，为了解决现有的综合能源系统优化调度方法与系统源‑荷预测过程联系不紧密的问题，包括以下步骤：S1：确立综合能源系统的基本结构，根据设备类型建立数学模型；S2：进行综合能源系统源‑荷数据预处理，利用原始特征构造衍生特征完成特征工程；S3：基于ALIF‑GRU‑MTL得到不同源‑荷分量序列的预测模型，将得到的源‑荷分量序列模型的预测结果求和重构并反归一化，得到最终的源‑荷预测结果；S4：建立综合能源系统优化调度模型，求解优化调度模型。本发明的有益效果是：使用多任务学习的方式可以更好的实现源‑荷预测任务之间的参数共享，提升综合能源系统源‑荷预测的准确性。

本发明授权一种基于ALIF-GRU-MTL源-荷联合预测的综合能源系统优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ALIF-GRU-MTL源-荷联合预测的综合能源系统优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确立综合能源系统的基本结构，根据设备类型建立数学模型；S2：进行综合能源系统源-荷数据预处理，利用原始特征构造衍生特征完成特征工程；S3：基于ALIF-GRU-MTL得到不同源-荷分量序列的预测模型，将得到的源-荷分量序列模型的预测结果求和重构并反归一化，得到最终的源-荷预测结果；将经过预处理的综合能源系统源-荷数据排成时间序列，利用ALIF方法进行分解，分别得到历史负荷数据历史出力数据的具有不同频段的分量序列；将得到的分量序列利用样本熵重构得到周期、波动以及趋势序列；将得到的周期、波动以及趋势序列与对应气象数据以及时间信息组合得到数据集，划分为训练集与测试集；将得到的训练集输入模型进行训练，基于GRU使用MTL分别对冷、热、电负荷以及光伏、风机出力的周期、波动以及趋势序列进行多任务学习的训练，得到不同源-荷分量序列的预测模型；S4：建立综合能源系统优化调度模型，求解优化调度模型。

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