北京
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国家知识产权局信息显示，河海大学、国网甘肃省电力公司申请一项名为“一种有限信息下基于多任务学习的电价预测方法、装置和存储介质”的专利，公开号CN122908187A，申请日期为2026年6月。
专利摘要显示，本发明公开了一种有限信息下基于多任务学习的电价预测方法、装置和存储介质，属于电价预测技术领域。方法包括通过VMD算法对历史电价时间序列进行分解得到多个本征模态序列；通过时间卷积网络和Informer网络提取深层隐特征；基于深层隐特征计算电价属于不同异常状态的概率分布向量，并与深层隐特征拼接后输入基于考虑参数截断与安全阀机制的联合损失函数训练好的概率先验级联与鲁棒自适应联合优化模型，得到待预测目标时间段的电价序列。本发明通过结合VMD算法与残差能量比克服有限信息的局限性，通过时间卷积网络提高对价格突变的敏感度，通过考虑了参数截断与安全阀机制实现多任务精细化协同优化，综合提升电价预测精度。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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