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[发明专利]基于支持向量回归的短期负荷预测方法-CN201710749300.3有效
发明人：张桂林;李玉霞;于永进;盖文东 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2017-08-28 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量回归的短期负荷预测方法，步骤如下：一、建立增量最大负荷模型和最小负荷模型：选取日特征量，包括类型日、最高温度、平均温度、平均相对湿度、平均风速；二、利用日特征量相似度，选取与预测日的日特征相似度较高的日期，并计算相似日的权重系数，最后获得预测日各点负荷；本发明针对夏冬两季气象因素修正了传统的休息日归一化数据，选取前四日最大(最小)负荷、最高温度、平均温度、平均风速、平均相对湿度作为最大(最小)负荷预测回归模型的输入
基于支持向量回归短期负荷预测方法

[发明专利]一种基于PSO算法的异常用电客户检测方法-CN201310551882.6有效
发明人：张凯俊;郑涛;潘锋;吴迪;吴韬;吴佳;朱子奇;徐诒玥;邵萍;张健 -专利权人：国家电网公司;国网浙江省电力公司嘉兴供电公司;国网浙江平湖市供电公司
申请日： 2013-11-08 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO算法的异常用电客户检测方法，首先，利用电力负荷管理系统采集用户实际用电负荷数据、用户历史用电负荷数据以及用户行业用电负荷数据；其次，基于PSO算法提取出用户行业日负荷模式曲线、用户历史日负荷模式曲线，并计算得到考察月的实际日平均负荷曲线；然后，分析考察月实际日平均负荷曲线分别与对应月份的用户行业日负荷模式曲线、用户历史日负荷模式曲线的匹配相似度；最后，依据供电企业对用户行业负荷模式以及用户历史负荷模式的匹配相似度的偏好设置匹配度权重本发明用PSO算法而非传统的聚类算法提取用户负荷的代表曲线，能克服聚类算法固有的缺陷，代表负荷曲线有更高的可靠性。
一种基于 pso 算法异常用电客户检测方法

[发明专利]基于BP神经网络的短期负荷预测方法、设备及存储介质-CN202210093116.9在审
发明人：张琼思;徐永凯;郑占赢;陈适铭;熊钧;李凌青 -专利权人：珠海派诺科技股份有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了基于BP神经网络的短期负荷预测方法，涉及供配电领域，特别涉及基于BP神经网络的短期负荷预测方法及装置；本申请利用神经网络进行非线性拟合，并结合由日历信息构造的异常日状态特征以及每日的集中负载时段的负荷量，双重定位当日的负荷状态，提高异常日负荷预测的准确性；通过对同类型日的分析进行异常日识别，排除其对正常日负荷预测的影响，并提取每日的最高温度进行分桶处理构造出有效的温度特征，提高模型对正常日的负荷预测准确度
基于 bp 神经网络短期负荷预测方法设备存储介质

[发明专利]负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210200042.4在审
发明人：卞传鑫;孙玥;张野 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及深度学习和工业大数据等人工智能领域，其中的方法可包括：针对待预测日当前待预测的时间点，从待预测日之前的历史日中确定出待预测日的相似日；获取待预测日在该时间点的气温与相似日在该时间点的气温之间的气温差；根据所述气温差确定出待预测日和相似日在该时间点的负荷差；根据相似日在该时间点的负荷值以及所述负荷差确定出待预测日在该时间点的负荷预测值。
负荷预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于相似日选取及随机森林算法的负荷预测方法-CN201711263874.6在审
发明人：谈竹奎;刘斌;李正佳;赵远凉;徐睿;欧家祥;王冕;袁旭峰;徐玉韬;吕黔苏;杜雪;汪永祥 -专利权人：贵州电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2017-12-05 - 公布日： 2018-05-22 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于相似日选取及随机森林算法的负荷预测方法，是通过采用相似日选取算法及随机森林算法，利用训练样本集得到负荷预测模型，从而实现对预测日的负荷预测。具体步骤是，首先计算历史日与预测日之间的相似度，对收资样本实现预处理，选取相似度较高的历史样本，从而获得相似日样本集；然后对随机森林回归模型进行训练，将预测日的特征向量输入训练好的模型中，取所有回归树输出结果的平均值作为最终的负荷预测结果，从而实现对预测日的负荷预测。
一种基于相似选取随机森林算法负荷预测方法

[发明专利]一种海水淡化负荷预测方法与系统-CN201811637143.8在审
发明人：金璐;钟鸣;成岭;李克成;闫华光;陈培育;王旭东;于建成;覃剑;郭炳庆;张景霞;周博文;唐艳梅;刘铠诚 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司;国网天津市电力公司电力科学研究院
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种海水淡化负荷预测的方法与系统，包括：基于预先设定的影响因素，从历史数据中获取与预测日相似度最大的历史特征向量和负荷，将所述特征向量和负荷带入预先建立的海水淡化负荷预测模型，对预测日的负荷值进行预测，得到所述预测日的负荷预测值。本发明为一种海水淡化负荷预测方法与系统，基于预先设定的影响因素，从历史数据中获取与预测日相似度最大的历史特征向量和负荷，将所述特征向量和负荷带入预先建立的海水淡化负荷预测模型，对预测日的负荷值进行预测，得到所述预测日的负荷预测值，减少了海水淡化用电量、总体成本，还可以对海水淡化负荷进行精准预测，以达到与分布式可再生能源或电网协同运行的目的。
一种海水淡化负荷预测方法系统

[发明专利]母线日最高负荷的处理方法和装置-CN201911370825.1在审
发明人：王海云;吕达;薛建杰;王凌;张岩;唐涛南;张迪;纪欣;张再驰;陈茜;张雨璇;杨莉萍;汪伟;姚艺迪;李智涵;袁清芳;于希娟 -专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种母线日最高负荷的处理方法和装置。其中，该方法包括：对预定时间范围内母线日负荷的各子高峰幅值进行分类，得到分类结果；根据分类结果，计算各子高峰幅值的概率密度；根据各子高峰幅值的概率密度，计算日最高负荷幅值的概率密度，其中，日最高负荷幅值的概率密度用于确定母线日最高负荷本发明解决了相关技术中无法有效预测母线日最高负荷的技术问题。
母线最高负荷处理方法装置

[发明专利]一种蓄热式电锅炉用户可调节潜力挖掘方法、系统及设备-CN202110777456.9有效
发明人：彭涛;邱宇航;王上;包铁 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种蓄热式电锅炉用户可调节潜力挖掘方法、系统及设备，S1.获取用户历史数据，对历史数据进行预处理，并将预处理后的历史数据转换为日负荷曲线序列向量；S2.基于k均值算法对对日负荷曲线序列向量进行聚类，提取典型日负荷，绘制典型日负荷曲线；S3.基于预测日负荷曲线和典型日负荷曲线，求解前一日剩余容量、供热需求约束、蓄热式电锅炉功率约束和最大蓄热约束等；S4.结合蓄热式电锅炉属性约束，通过冒泡排序方法求解电价最小的负荷优化曲线本发明仅通过蓄热式电锅炉典型日负荷数据，即可逆向求解其约束条件。
一种蓄热电锅炉用户调节潜力挖掘方法系统设备

[发明专利]一种基于大数据视角的需求响应削负荷量的测量方法-CN201410539312.X在审
发明人：高赐威;陆婷婷 -专利权人：东南大学
申请日： 2014-10-13 - 公布日： 2014-12-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据视角的需求响应削负荷量的测量方法，包括以下步骤：1）确定影响用户日负荷曲线的待分析因素，形成待分析因素集合；2）采集用户历史非需求响应日的96点负荷数据，并获取非需求响应日待分析因素集合中各因素对应的数据；3）利用主成分分析法，从待分析因素集合中提取影响用户日负荷曲线的主要因素，作为特征量；4）利用灰色关联度分析方法，根据用户需求响应日特征量的观测值，从历史非需求响应日中提取相似日；5）根据相似日负荷，来测算需求响应日的基线负荷：6）测算需求响应削负荷量。该测量方法实现需求响应削负荷量的精细化测算，实现有限电能资源的高效利用，提高终端用电效率。
一种基于数据视角需求响应负荷量测量方法

[发明专利]一种基于变分自编码器的智能电表数据填补方法-CN202010808883.4在审
发明人：唐晓博;王东;郭玉;崔春;徐新亮;于喆;张鑫鹏;李字霞;刘晶淳 -专利权人：国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司;国家电网有限公司;东北电力大学
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分自编码器的智能电表数据填补方法，具体按照以下步骤实施：以智能电表中获取的历史日负荷数据集为聚类样本进行聚类分析，得到具有不同用电特征的类型日即聚类结果；以聚类结果所含日期中的历史负荷数据为输入，生成基于VAE的海量日负荷曲线；建立离散曲线相似性的数学模型，通过与每个聚类中心比较选取与缺失数据日相似度最高的组，在相似度最高的组中找出十条与缺失数据日负荷曲线形状相似的曲线作为历史日负荷曲线；通过改进的加权平均法处理相似历史日负荷曲线对应的数据，得到对应缺失数据预测值，实现缺失日智能电表负荷数据填补。能够通过历史负荷数据精确填补缺失数据。
一种基于编码器智能电表数据填补方法

[发明专利]一种节假日短期负荷预测方法及系统-CN202310722836.1在审
发明人：丁敏;吕佶;李泉慧;方支剑;李丹云;王庆义 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种节假日短期负荷预测方法及系统，包括以下步骤：S1：获取分析数据，对分析数据进行预处理，获得日负荷数据；S2：对日负荷数据进行分解，获得趋势曲线和日极值；S3：对趋势曲线进行趋势预测，获得趋势曲线预测值；S4：对日极值进行极值预测，获得日极值预测值；S5：将趋势曲线预测值和日极值预测值进行融合，获得负荷预测结果。本发明将日负荷数据分解为趋势曲线和日极值，通过对趋势曲线和日极值分别进行预测和融合以提高最终负荷预测结果的精确度；引入节假日编码实现趋势曲线的预测；通过特征筛选及节假日分类实现日极值的预测，在预测过程中考虑节假日的负荷特性，提升负荷预测的准确性。
一种节假日短期负荷预测方法系统

[发明专利]电子装置、基于聚类算法的建筑物日用电负荷预测方法及存储介质-CN201811101491.3在审
发明人：李弦;阮晓雯;徐亮;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-09-20 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本方案涉及智能决策，提供一种基于聚类算法的建筑物日用电负荷预测方法，该方法包括：分别获取预先确定的建筑物在预定义时间段内各日的用电负荷值；根据预先确定的聚类算法对各日在预定义单位时间的电力消耗值进行聚类处理，以得到第一用电负荷集群和第二用电负荷集群；若需预测建筑物在某工作日的用电负荷，则根据所述第一用电负荷集群的聚类中心，预测出该工作日的用电负荷值；若需预测建筑物在某非工作日的用电负荷，则根据所述第二用电负荷集群的聚类中心，预测出该非工作日的用电负荷值。不仅提高了预测的速度和准确性，且能够根据工作日和非工作日的用电负荷值进行用电节能管理。此外，本发明还提出一种电子装置及存储介质。
用电负荷预测建筑物集群聚类算法存储介质电子装置聚类中心预先确定预定义时间段电力消耗节能管理聚类处理智能决策预定义

[发明专利]一种电动汽车负荷组合预测方法及装置-CN202210384350.7在审
发明人：汪会财;吴高林;王守琴;龙方家;王晟腾;胡晓锐;胡文;张亚静;兰剑;徐婷婷;池磊;刘婷婷;何珉 -专利权人：国家电网有限公司;国网重庆市电力公司营销服务中心;北京科东电力控制系统有限责任公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电动汽车负荷组合预测方法及装置，所述方法包括获取电动汽车的历史负荷数据；将所述历史负荷数据输入预先构建的基于时间序列分析方法的负荷预测模型，获取待预测日的负荷1；将所述历史负荷数据输入灰色关联分析模型，获取相似度高的历史负荷数据；将所述相似度高的历史负荷数据输入预先构建并训练完成的SVR充电站负荷预测模型进行回归预测，获取待预测日的负荷2；将待预测日的负荷1与待预测日的负荷2相结合，通过组合权重的计算方法确定待预测日的最终负荷
一种电动汽车负荷组合预测方法装置

[发明专利]一种水电站负荷区间预测方法-CN201710947594.0有效
发明人：周建中;黄溜;孙新德;莫莉;张胜;袁柳;何飞飞;刘光彪;刘伟 -专利权人：华中科技大学;国家电网公司华中分部
申请日： 2017-10-12 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种水电站负荷区间预测方法，充分利用历史负荷数据，通过计算待预测日已知时刻负荷序列与各历史日实际负荷序列的线形差异度获得待预测日的相似日集合，根据待预测日的相似日进行待预测日点预测，再通过对大量历史负荷预测误差样本进行分析，得出未来负荷可能取值的概率性区间结果。根据区间预测结果，水电站决策人员在进行生产计划、实时调度等工作时能够更好地认识到未来负荷可能存在的不确定性和面临的风险因素，从而及时作出更为合理的决策，并为水电站实时负荷分配提供依据。
一种水电站负荷区间预测方法

[发明专利]一种商业楼宇的日负荷预测方法-CN201911243175.4在审
发明人：崔传建;姚国风;唐新忠;李天杰;范永学;马娜;李琳;杨振亚;刘丽茹;刘海峰 -专利权人：北京国电通网络技术有限公司;国网江西省电力有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种商业楼宇的日负荷预测方法，涉及能源物联大数据领域，包括如下步骤：采集待预测楼宇的选定时间段每日的日负荷数据和该选定时间段每天的的小时负荷数据；根据小时负荷数据生成小时负荷时间序列曲线，对小时负荷时间序列曲线进行聚类分析处理，得出聚类数；根据日负荷数据生成日负荷时间序列曲线；通过对聚类数和日负荷时间序列曲线进行训练，得出SVR模型；通过SVR模型对待预测商业楼宇进行未来目标日的负荷预测。解决了传统基于统计的方法在商业楼宇负荷预测方面表现普遍较差的问题。
一种商业楼宇负荷预测方法