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[发明专利]一种用户负荷响应情况的实时评估方法及其相关装置-CN202210571823.4有效
发明人：朱延廷;张喜铭;黎皓彬;欧阳卫年;李高明;谭振鹏;张文骏;曾晓丹;岳朝辉;陈锦荣;李响;彭飞进 -专利权人：广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种用户负荷响应情况的实时评估方法及其相关装置，方法包括：根据10kV馈线上负荷响应用户的网络连接关系确定负荷响应用户的类别；根据负荷响应用户的类别、配网自动化终端在响应日采集的实时负荷值和负荷响应用户在响应日的负荷基线值计算负荷响应用户在响应日的实时负荷值，其中，负荷基线值根据负荷响应用户的历史负荷计算得到；根据负荷响应用户在响应日的实时负荷值和预设用户负荷值计算负荷响应用户在响应日的实时负荷响应率，根据实时负荷响应率评估负荷响应用户在响应日的实时负荷响应情况，改善了现有技术无法实时评估用户对下发用电负荷值的响应情况的技术问题。
一种用户负荷响应情况实时评估方法及其相关装置

[发明专利]一种负荷预测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202210175110.6在审
发明人：蒋雯倩;杨舟;黄柯颖;周密;林晓明;唐建林;钱斌;陈珏羽;林秀清;唐志涛;颜丹丹;李金瑾;包岱远 -专利权人：广西电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种负荷预测方法、装置、设备及可读存储介质，获取预测日的日类型和气象数据，从预先创建的历史数据库中，选取与预测日的日类型和气象数据匹配的历史日，按照预先设定的时间间隔，获取预测日中每个时间间隔对应的气象数据，以及选取的历史日中每个时间间隔对应的气象数据和负荷值，针对每个选取的历史日，利用预测日中每个时间间隔对应的气象数据，以及选取的历史日中每个时间间隔对应的气象数据和负荷值，计算每个选取的历史日与预测日的关联度，根据每个选取的历史日与预测日的关联度，从选取的历史日中确定相似日，将相似日对应的负荷值和预测日的日类型和气象数据输入负荷预测模型中，得到预测日的预测负荷。
一种负荷预测方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种电动汽车充电负荷预测方法、系统、设备及介质-CN202310303522.8在审
发明人：嘉有为;郭宇嘉 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电动汽车充电负荷预测方法、系统、设备及介质，包括获取电动汽车充电场站的历史充电记录数据和历史外部环境条件数据，将历史充电记录数据输入初始中心点聚类模型得到典型日聚类结果；将典型日聚类结果与历史外部环境条件数据输入判别模型得到负荷典型日判别结果；并将历史充电记录数据按负荷典型日判别结果分类输入对应的负荷预测模型得到各类负荷预测模型，将待预测日的外部环境条件数据输入负荷预测典型日判别模型以及根据判别结果选取对应的负荷典型日的负荷预测模型进行负荷预测，得到待预测日的负荷预测结果，能够有效提升电动汽车充电场站的负荷预测准确度，为电动汽车有序充电以及电力系统控制调度提供帮助。
一种电动汽车充电负荷预测方法系统设备介质

[发明专利]一种基于FCM聚类和LSTM的电动汽车充电负荷预测方法及系统-CN202111274352.2在审
发明人：田江;苏大威;吕洋;张琦兵;赵奇;潘琪;丁宏恩;李春;唐聪;吴博文;徐秀之 -专利权人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于FCM聚类和LSTM的电动汽车充电负荷预测方法及系统，包括采集电动汽车日负荷数据并获取该时间段内的每日气象数据；建立FCM相似日聚类模型，进行负荷相似日聚类；将每一负荷相似日内相同日期的日负荷数据对应充电时刻进行求和得到该类别各个日期的总日负荷数据；训练得到针对不同负荷相似日的训练后的LSTM神经网络；采用改进LSTM神经网络对各负荷相似日所对应的电动汽车负荷分别进行预测，进而得到总的电动汽车负荷预测值。
一种基于 fcm lstm 电动汽车充电负荷预测方法系统

[发明专利]基于聚类的样条插值典型日负荷曲线选取装置-CN201611168907.4有效
发明人：缪庆庆;桂纲;张海静;杨东亮;郭亮;张涛 -专利权人：国家电网公司;国网山东省电力公司;国网山东省电力公司济宁供电公司
申请日： 2016-12-16 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于聚类的样条插值典型日负荷曲线选取装置，包括：聚类分析模块，用于从配置模块获取聚类算法，从数据获取模块获取数据；根据聚类算法，对日负荷曲线数据进行聚类操作，最终将日负荷曲线聚为若干类并得到每类日负荷曲线的聚类中心；甄别出聚类日负荷曲线最多的一类作为聚类结果，将聚类结果输入基准日负荷曲线获取模块，并将聚类日负荷曲线最多的一类的聚类中心作为初步典型日负荷曲线，输入插值修正模块。本发明使得典型日负荷曲线的选取更加科学合理，使其更具区域、季度代表性，为了解区域用电情况以及制定相关的决策提供事实依据。
基于样条插值典型负荷曲线选取装置

[发明专利]一种电力负荷预测方法和装置-CN201410594902.2在审
发明人：胡元;徐沐阳;何钢健;蔡轼;李琦;韩峰;施正钗;林建忠;李怀川;胡长洪;袁金腾;叶超;陈雷;陈博;温应鸽 -专利权人：国家电网公司;国网浙江省电力公司;国网浙江省电力公司温州供电公司
申请日： 2014-10-29 - 公布日： 2015-01-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力负荷预测方法和装置。该方法根据历史电力负荷数据和历史气象数据，确定影响待预测日的电力负荷的气象因子，并以气象因子为依据，选定与待预测日相近的最终参照日。进而根据最终参照日的电力负荷数据、最终参照日的气象数据以及待预测日的气象数据预测待预测日的电力负荷数据。上述过程中，不需要大量的人工计算，节省了人力。并且，在本发明中将气象数据作为预测电力负荷数据过程重要参数，充分考虑到的气象参数对电力负荷预测的影响，使电力负荷预测的精度更高。
一种电力负荷预测方法装置

[发明专利]一种专变用户日电力负荷特征的分析方法及装置-CN201911191506.4在审
发明人：易姝慧;殷小东;刁赢龙;汪根荣;姜春阳;周峰;雷民;王斌武;刘俊杰;熊博;刘浩;刘俭 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种专变用户日电力负荷特征的分析方法，包括：对专变用户日电力负荷异常数据进行消缺和修正；对消缺和修正后的专变用户日电力负荷数据进行处理，获得专变用户日典型电力负荷序列；基于改进的核模糊聚类算法对专变用户日典型电力负荷序列进行负荷特征模式分类，并基于聚类有效性评价指标自动确定模糊聚类的最佳聚类数，获取专变用户日电力负荷数据特征的典型模式，解决现有技术不能适应于高维特征的专变用户日电力负荷分析的问题。
一种用户电力负荷特征分析方法装置

[发明专利]一种基于典型日特征选择的短期负荷预测方法及系统-CN202310389305.5在审
发明人：刘昊;杨明;张俊岭;隗寿晨;姜学良;何成;牛爱梅;褚敬;郑旭东 -专利权人：山东鲁软数字科技有限公司;山东大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于典型日特征选择的短期负荷预测方法及系统，包括：获取历史负荷数据、历史气象数据及预测日气象数据；对历史负荷数据进行聚类，获得负荷特征典型日分类结果，对于聚类之后的每一类负荷，采用聚类中心作为该类负荷的典型日，用于分析每一类负荷的特征；针对每类负荷的典型日，计算各影响因子与负荷之间的最大信息系数和协同度，基于计算结果完成每类负荷的特征选择，获得每类负荷的的特征集；利用历史气象数据及每类负荷的的特征集分别训练神经网络；将预测日气象数据输入至训练后的神经网络中获得负荷预测结果。
一种基于典型特征选择短期负荷预测方法系统

[发明专利]一种基于日负荷曲线的工业负荷分类控制方法-CN201410484409.5在审
发明人：黄明山;刘永光;王军;纪建设;王磊;栾国军 -专利权人：国家电网公司;国网山东省电力公司潍坊供电公司;许继集团有限公司;河南许继仪表有限公司
申请日： 2014-09-19 - 公布日： 2015-01-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于日负荷曲线的工业负荷分类控制方法，根据日负荷曲线数据的标幺值的最小值大小及标幺值数据的分布规律进行判断，若日负荷特性是间断的，且只有一个工作时段，则该类负荷为某个固定时间段工作负荷；若有多个工作时间段，则该类负荷为多个间断时间段工作负荷；如日负荷特性是连续的且负荷波动很小，则该类负荷为连续工作稳定负荷；如日负荷特性是连续的且负荷波动程度较大，则该类负荷为连续工作峰谷差波动显著负荷，对于以上分类的四种工业负荷，分别采取不同的负荷控制方法。
一种基于负荷曲线工业分类控制方法

[发明专利]基于用电结构变动的电网长期负荷特性预测方法-CN201410369899.4在审
发明人：王宝;叶彬;葛斐 -专利权人：国家电网公司;国网安徽省电力公司经济技术研究院
申请日： 2014-07-30 - 公布日： 2014-10-08 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于用电结构变动的电网长期负荷特性预测方法，包括：预测目标年度各用电部门各季典型日平均负荷；计算得到目标年度全社会各季典型日平均负荷；预测目标年度各用电部门各季典型日负荷率；计算得到目标年度各用电部门各季典型日最大负荷；预测目标年度各用电部门各季典型日最大负荷发生同时率；计算得到目标年度全社会各季典型日负荷率；构建目标年度全社会各季典型日峰谷差率预测回归模型；预测目标年度全社会各季典型日峰谷差率。本发明能够合理预测出区域电网长期全社会各季典型日负荷率和峰谷差率，为电力市场分析及电网规划人员把握区域长期负荷特性变动规律以满足电网合理前瞻性规划需要提供参考依据。
基于用电结构变动电网长期负荷特性预测方法

[发明专利]年最大降温负荷的获取方法及系统-CN201410604325.0有效
发明人：李嘉龙;孙谦;谭力强;谢敏;邓佳梁;刘明波 -专利权人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心;华南理工大学
申请日： 2014-10-30 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种年最大降温负荷的获取方法及系统，该方法包括如下步骤：根据气象因子建立气象坐标图，确定无降温负荷对应的基准气象象限；获取预先设定的代表月份中各个工作日的气象因子的参数值；根据气象因子的参数值确定各个工作日在气象坐标图中的位置，并据此确定基准工作日；根据基准工作日的最大负荷与各个气象因子之间的相关性确定基准工作日的权值；根据各个基准工作日的负荷曲线及其权值确定无降温负荷的基准负荷曲线；根据夏季最大负荷日对应的负荷曲线与基准负荷曲线确定降温负荷曲线和最大降温负荷本发明提高了降温负荷估算的准确度，有利于提高电网负荷预测的准确性，为电网安全、稳定、经济的运行打下基础。
最大降温负荷获取方法系统

[发明专利]一种台区最大负荷辨识方法-CN202110359704.8有效
发明人：于迎霞;童钰梅;李宇恒 -专利权人：新疆大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明为一种台区最大负荷辨识方法。一种台区最大负荷辨识方法，包括以下步骤：S1：确定台区最大负荷的统计周期及对应的历史日负荷集合后，遍历负荷最大日及其对应的负荷曲线；再分别计算所述的负荷最大日与前一日、后一日、前一周、前一月的负荷曲线的离散Fréchet距离F1‑F4；S2：计算所述的前一日与后一日负荷曲线的离散Fréchet距离F5；S3：以所述的F5为基准，检验所述的F1‑F4是否存在显著偏离，从而判断台区最大负荷的真伪。本发明提出的一种台区最大负荷辨识方法，可以进一步过滤台区历史日负荷集合中的假数据、提高数据质量，有助于促进人工智能在台区管理中的应用。
一种最大负荷辨识方法

[发明专利]一种基于日负荷曲线的变电站负荷模型参数预测方法-CN201610133356.1在审
发明人：李欣然;郑柳柳;宋军英;罗昊;屈星;谭庄熙 -专利权人：湖南大学;国家电网公司;国网湖南省电力公司
申请日： 2016-03-09 - 公布日： 2016-04-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于日负荷曲线的变电站负荷模型参数预测方法，首先利用配电网自动化平台提供的变电站和用户日负荷数据进行负荷预测，得到待预测日的变电站和各类典型用户的日负荷曲线；接着对得到的待预测日变电站和各类典型用户的日负荷曲线进行典型用户构成比例辨识，得到待预测日变电站的各类典型用户构成比例；然后利用典型设备元件参数和典型设备构成比例加权得到典型用户的负荷模型参数；最后，结合典型用户负荷模型参数和各类典型用户构成比例综合加权，得到待预测日变电站综合负荷模型参数本方法预测的负荷模型参数可满足准确的电网仿真计算要求，能提高仿真计算结果和决策准确性，能提高电网的经济性和安全性。
一种基于负荷曲线变电站模型参数预测方法

[发明专利]一种基于信息与波形总体相似度的电力负荷预测方法-CN202011548324.0在审
发明人：毛承雄;陈劲帆;李犇;张梅;王丹 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信息与波形总体相似度的电力负荷预测方法，属于电力负荷预测领域，包括：将以待预测时刻为下一时刻的指定长度的时间段作为待预测日，将同期的多个历史时间段作为历史日，分别获得各历史日与待预测日之间的负荷曲线波形相似度；将待预测日和各历史日的日期信息和天气信息转化为向量并进行线性变换，得到对应的日信息向量，计算各历史日与待预测日之间的日信息向量相似度；将各历史日与待预测日之间的负荷曲线波形相似度和日信息向量相似度进行加权求和并归一化，作为对应历史日的总体相似权重，对各历史日的下一时刻负荷值进行加权求和，得到负荷预测结果。本发明中各历史日相关的信息可以并行计算，计算速度快，预测精度高。
一种基于信息波形总体相似电力负荷预测方法

[发明专利]一种基于模板逐步回归分析的负荷构成辨识方法及系统-CN202211210810.0在审
发明人：刘方;苏韵掣;汤思蕊;刘阳;张永杰;晁化伟;陈玮;王潇笛;乔云池;吕学海 -专利权人：国网四川省电力公司经济技术研究院
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模板逐步回归分析的负荷构成辨识方法及系统，涉及电力系统及其自动化技术领域，解决了现有负荷建模方法存在的问题，其技术方案要点是：包括S1、采集电力用户的日负荷曲线数据和变电站主变的日有功功率曲线数据；S2、对数据进行数据清洗和归一化预处理，获得日负荷曲线数据集；S3、基于半监督聚类算法对日负荷曲线数据集进行聚类分析，获得各类型负荷的日负荷曲线模板；S4、基于逐步线性回归算法，通过日负荷曲线模板对日有功功率曲线数据进行拟合分析，获得负荷的类型和占比；模型体现了负荷用电的时变特性，采用电力用户的日负荷曲线数据和变电站主变的日有功功率曲线数据分析负荷组成。
一种基于模板逐步回归分析负荷构成辨识方法系统