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[发明专利]一种基线负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211517953.6在审
发明人：王素;费斐;吕冉;郭明星;兰莉;虞婧;傅晨;蓝国卉;刘莹 -专利权人：国网上海市电力公司;国网智能电网研究院有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供了一种基线负荷预测方法、装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：获取历史负荷数据以及由指标确定的历史日数据和预测日数据；对由历史日数据构成的矩阵采用基于熵值法改进的主成分分析法确定指标中的主成分以及对应的主成分综合得分；根据由主成分综合得分划分后的指标对应的历史日数据和预测日数据计算预测日和历史日的气象相似度；根据气象相似度以及预测日和历史日的时间相似度确定与预测日相似的历史日集合；采用反向传播神经网络根据历史负荷数据、历史日集合、气象矩阵以及预测日数据得到预测日负荷数据。通过本发明，解决了相关技术中存在的基线负荷预测前的数据预处理得到的数据质量不高的问题。
一种基线负荷预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于遗传神经网络和自适应权重的日最大电力负荷预测法-CN202111309654.9有效
发明人：赵泽昆;王瑶;赵媛杰;于植梁;王鹏;常德锋;王正昊;赵树法;尚明纪;张永晖;王伟鹏;李国伟;鞠恒 -专利权人：国网河南省电力公司新乡供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-06 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传神经网络和自适应权重的日最大电力负荷预测法，依次包括以下步骤：A：获取数据并进行预处理；B：构造特征向量S1和S2并对S1进行归一化处理；C:构建自适应权重预测模型；D：对遗传神经网络模型进行参数设置；E:对遗传神经网络模型进行训练；F:得到训练后的遗传神经网络预测模型；G：得到待预测日的日最大电力负荷；H：得到自适应权重预测模型对待预测日的日最大电力负荷预测结果；I：计算遗传神经网络模型和自适应权重预测模型的修正系数；J：输出待预测日的日最大电力负荷的预测值。本发明能够快速有效的进行日最大电力负荷预测。
基于遗传神经网络自适应权重最大电力负荷预测

[发明专利]一种公共楼宇短期负荷预测方法-CN201811433017.0在审
发明人：张勇;李丽;凌平;时志雄;方陈;赵立强;田英杰;苏运;杨秀;张美霞 -专利权人：上海电力学院
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种公共楼宇短期负荷预测方法，考虑了天气情况、气温、体感温度等外部条件变化对负荷的影响，采用互信息的方法挑选出对负荷影响最大的气象因素；以关键影响因素为基准，采用欧式距离选择相似日，并将相似日按照欧氏距离从小到大的顺序进行排列，提高预测性能和预测的有效性；对采用ARIMA进行初次负荷预测，将其预测值与相似日的负荷值、相似日以及预测日的的关键影响因素值作为BP神经网络的输入，形成ARIMA‑BP混合模型，进行第二次负荷预测，预测结果具有科学性和准确性
短期负荷预测关键影响因素负荷预测公共楼宇预测混合模型欧式距离欧氏距离气象因素外部条件预测结果预测性能互信息体感气温天气

[发明专利]电动汽车充电负荷聚类预测方法及装置-CN202011041068.6在审
发明人：刘敦楠;刘明光;彭晓峰;王文;张悦;杨烨;邹孟娇;加鹤萍;柏德胜;苏舒 -专利权人：华北电力大学;国网电动汽车服务有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及电动汽车充电负荷聚类预测方法，包括如下步骤：采集历史日电动汽车充电负荷数据及历史日相关的天气信息数据；对采集到的数据进行预处理，再进行归一化处理，得到新的数据集；对归一化的数据进行模糊C均值聚类，以负荷实测点为模糊聚类指标，构造出待预测日相似日负荷集；针对相似日负荷集，构造最小二乘法支持向量机预测模型，并对其进行训练；将待预测日前三天同时刻负荷值及前三天相关的天气信息数据输入到训练好的最小二乘法支持向量机预测模型中，输出预测负荷。本发明增加了对充电负荷影响因素的考虑，运用基于聚类与LS‑SVM的预测模型，能够有效提高电动汽车充电负荷预测的精度。
电动汽车充电负荷预测方法装置

[发明专利]基于需求侧负荷调峰潜力参数预测的聚合负荷调度方法-CN202110475828.2在审
发明人：金正军;李磊;申鹂;王奕快;王丰;施禾青;高琼;吴琼;丁一;于海跃;谢康 -专利权人：国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;国网浙江省电力有限公司;浙江大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于需求侧负荷调峰潜力参数预测的聚合负荷调度方法。包括以下步骤：1选择M天中日最高温度最低的N天；2计算N天的日负荷曲线的平均值并作为当前M天的基线负荷曲线；3将每日的日负荷曲线减去基线负荷曲线，获得可调节功率变化曲线；4计算当前M天的调峰潜力参数；5利用最小二乘法进行拟合获得日最高温度‑调峰潜力参数曲线；6根据预测日最高温度，利用日最高温度‑调峰潜力参数曲线进行计算，获得对应的预测调峰潜力参数，利用预测调峰潜力参数实现电网调度服务器调用聚合负荷。本发明充分挖掘并利用历史气温和用户用电数据，用于求取高精度聚合负荷基线，进而准确预测聚合负荷的调峰潜力参数。
基于需求负荷潜力参数预测聚合调度方法

[发明专利]配电网短期负荷预测方法、装置、终端及存储介质-CN202110649540.2在审
发明人：马国真;胡珀;王云佳;庞凝;张泽亚;孙亚领;蔡成聪;刘晨;陶思艺;张欣雅 -专利权人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司;华北电力大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明适用于电力负荷预测技术领域，提供了一种配电网短期负荷预测方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：基于历史日负荷数据集、历史日气象数据集以及待预测日气象数据，确定待预测日中各个时段对应的参考日负荷数据集，获取鲁棒极限学习机的隐含层数目和激活函数，对激活函数中各个隐含层的输入权值及偏置进行优化，获得使鲁棒极限学习机的输出误差最小的最优输入权值及最优偏置，根据各个时段对应的参考日负荷数据集，对获得最优输入权值及最优偏置后的鲁棒极限学习机进行训练，获得各个时段对应的短期负荷预测模型，根据各个时段对应的短期负荷预测模型，对待预测日进行负荷预测。本发明能够提高短期负荷预测模型输出结果的准确性。
配电网短期负荷预测方法装置终端存储介质

[发明专利]一种系统负荷预测方法、装置、设备和存储介质-CN202011272757.8在审
发明人：蒋燕;何金定;李秀峰;高道春;段睿钦;吴洋;赵珍玉;周彬彬;陈凯;王有香;周涵;张聪通;栾毅;尹成全;吴东平 -专利权人：云南电网有限责任公司
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种系统负荷预测方法，包括采用聚类算法根据母线的负荷曲线，将具有相似特征的母线进行聚类，得到母线集合，并确定所述母线集合的类别，即所述母线集合的类别是所述母线集合中的每一条母线的类别；计算每一个历史日时母线的负荷值的影响因子值与待预测日时所述母线的影响因子值的相似度值，并根据所述相似度值，确定所述母线的相似日；根据所述母线的类别、所述相似日时所述母线的负荷值和综合预测模型，得到所述母线的预测负荷值；将所有所述母线集合中母线的预测负荷值聚合，得到系统在所述待预测日的预测负荷值本发明可显著提高系统负荷预测精度。本发明还涉及一种系统负荷预测装置、设备和存储介质。
一种系统负荷预测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于天气负荷的空调能量控制方法、设备及介质-CN202310326066.9在审
发明人：孙策;赵鹏倩;雷艳杰;张军 -专利权人：北京华誉能源技术股份有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： F24F11/46 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于天气负荷的空调能量控制方法、设备及存储介质，其中，方法包括：将PLC底层仪表数据、室内温度传感器数据以及公开数据保存至云平台服务器；将上述数据进行处理，以预定工作时间为单位计算第一指标数据，根据第一指标数据计算优化负荷量；通过筛选历史运行数据中最接近预测负荷日综合温度T的日期作为参考日，将参考日的负荷作为参考日负荷；通过预设的两个优化条件以及参考日负荷根据优化负荷量进行空调能量调节。本发明通过历史数据挖掘气候、室内温度与负荷变化的相关性规律三者间的对应关系，从而预测未来的负荷变化规律，实现精准供能的目的，有效避免了能源浪费。
基于天气负荷空调能量控制方法设备介质

[发明专利]基于负荷分解的日前电力负荷预测方法-CN202010647064.6有效
发明人：徐玉杰;翟树军;杨霞;马梅;吕岳;袁海洲;胡本哲;彭婧;樊倩男;宋杰 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于负荷分解的日前电力负荷预测方法，包括如下步骤：获取待预测日之前连续七天每天的农业、工业、服务业及居民用电的历史负荷数据及负荷预测日气温预测值、相对湿度预测值，分别进行农业、工业、服务业及居民用电的负荷预测，根据各分解负荷预测值，获取待预测日的总负荷预测值；本发明综合考虑不同类型负荷历史变化规律和温度等外界条件，实现负荷分解后的各类负荷预测，有助于提高负荷预测精度，更好指导电力调度。
基于负荷分解日前电力预测方法

[发明专利]配电变压器的馈线最大负荷预估方法-CN201310106286.7有效
发明人：李昌;宋丽华;张溯宁 -专利权人：上海申瑞继保电气有限公司
申请日： 2013-03-29 - 公布日： 2013-08-14 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：一种配电变压器的馈线最大负荷预估方法，涉及电力技术领域，所解决的是准确预估配电变压器未来最大负荷值的技术问题。该方法先获取各条馈线在预估日前一年的历史负荷值；再基于历史负荷值计算各条馈线在样本日各采样时间点的平均负荷值，然后再基于计算出的平均负荷值及历史日用电申报最大需量、预估日用电申报最大需量，计算出配电变压器在预估日每个预估时间点的最大预估负荷值，然后再从预估日各预估时间点的最大预估负荷值中，选取一个最大值作为预估日的配电变压器最大预估负荷值，预估日的配电变压器最大预估负荷值所对应的预估时间点为预估日的配电变压器最大负荷值时段。
配电变压器馈线最大负荷预估方法

[发明专利]一种日电力负荷预测方法及预测装置-CN201910210253.4有效
发明人：李书剑;石晶;周晓;廖孟;高铭含 -专利权人：华中科技大学;国网湖北省电力有限公司
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种日电力负荷预测方法及预测装置，属于电力系统短期负荷预测领域，方法包括：对于待预测日中的任意第t个时刻，对S天历史负荷数据采样以得到S个第一负荷序列；对第一负荷序列进行归一化，并从归一化结果中获得S天中每一天的目标负荷序列；分别获得S天中每一天以及待预测日的有效影响因素序列并进行归一化；以目标负荷序列和归一化之后的有效影响因素序列为输入，利用已训练好的日电力负荷预测模型预测待预测日中第t个时刻的负荷值；日电力负荷预测模型包括级联的复合网络和第二RBF神经网络，复合网络由ELMAN神经网络、BP神经网络以及第一RBF神经网络并列构成。本发明能够提高对电力系统日负荷的预测精度和数据利用效率。
一种电力负荷预测方法装置

[发明专利]一种电力日负荷的混沌相空间加权平均模型安全监测方法-CN201210360860.7无效
发明人：李眉眉;第宝锋;柯玲;黄正文;丁晶 -专利权人：四川大学
申请日： 2012-09-21 - 公布日： 2013-01-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力日负荷的混沌相空间加权平均模型安全监测方法，以电力日负荷为研究对象，基于混沌理论，重构相空间，探讨负荷相空间中的非线性预测方案，再应用到实际预测和安全监测中的物理建模分析方法。其技术方案如下：1、将电力系统每日用电负荷总量构成时间序列；2、用主分量分析（PCA）方法判断电力日负荷的混沌特性；3、用自相关函数法确定最佳延迟时间τ，用饱和关联维数法确定最佳嵌入维数m，重构相空间；4、利用电力日负荷相空间中预测相点的最邻近相点（一种电力负荷混沌相空间加权平均模型安全监测方法

[发明专利]一种利用双向夹逼法预测电网典型日负荷的方法-CN201611138793.9在审
发明人：范兵;陈建枫;顾洁 -专利权人：国网上海市电力公司;上海交通大学
申请日： 2016-12-12 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用双向夹逼法预测电网典型日负荷的方法，包括以下求取过程，设定α、β两个大于0的标量，将根据历史负荷数据得到的基准负荷曲线与α、β分别相乘得到与基准负荷曲线形状一致的负荷曲线α、负荷曲线β，使待预测的典型日负荷曲线夹在负荷曲线α与负荷曲线β间，采用迭代逼近法缩小α与β的差值求得最接近于己知基准负荷曲线的待预测典型日负荷曲线。本发明采用双向夹逼法定量分析和预测负荷特性，提供一种可行的电网负荷预测方法。
一种利用双向夹逼法预测电网典型负荷方法

[发明专利]一种基于聚类的电采暖负荷响应控制方法和装置-CN202010984695.7在审
发明人：杨冬梅;杜炜;杨波;杨肖;王启扬;于建成;李树鹏 -专利权人：国网电力科学研究院有限公司;国电南瑞科技股份有限公司;国网天津市电力公司;国网天津市电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类的电采暖负荷响应控制方法和装置，包括步骤：根据电采暖用户日负荷历史数据，基于聚类算法对用户日负荷进行聚类，得到用户日负荷聚类结果；将用户日负荷聚类结果与典型建筑类型对比，得到用户对应的建筑类型，根据建筑类型对负荷分别进行响应控制。本发明可以不加装额外计量设备在聚合商端实现用户负荷特性识别，从而降低初投资有助于电采暖项目的推广；通过引入聚类算法，可以得到不同负荷的典型负荷特性，针对不同用户负荷的波动特点和可调节性分别制定调节策略，提高对用户负荷调节的效率，释放更大调节潜力，从而降低电网运行风险。
一种基于采暖负荷响应控制方法装置

[发明专利]基于滚动负荷预测和最小化日负荷方差的储能配置方法-CN201911169029.1在审
发明人：周先哲;曹伟;叶桂南;龚舒;唐羿轩 -专利权人：广西电网有限责任公司
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于滚动负荷预测和最小化日负荷方差的储能配置方法，所述方法包括：基于滚动负荷预测的算法，将前五天同一时间的历史负荷数据进行分组，并对当前负荷数据进行预测；结合所述历史负荷数据和当前负荷数据，列出最小化日负荷方差的目标函数；利用最小化日负荷方差的目标函数，分析储能配置中的约束，并列出约束条件；基于所述约束条件确定模型的类型，并求解所述模型获取最优储能配置容量。在本发明实施中，所述一种基于滚动负荷预测和最小化日负荷方差的储能配置方法可应用于任何类型的储能系统。
基于滚动负荷预测最小化方差配置方法