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[发明专利]基于新冠疫情影响的电力消费影响获取方法及装置-CN202010994128.X在审
发明人：刘青;吴姗姗;王向;王红;张春成;吴陈锐;翁玉艳;谭显东;单葆国;张成龙;李江涛;冀星沛;段金辉;徐朝;姚力;张莉莉;汲国强;刘小聪;唐伟 -专利权人：国网能源研究院有限公司
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于新冠疫情影响的电力消费影响获取方法及装置，方法包括：根据获取的历史用电量数据计算无疫情影响下的用电量数据；获取疫情影响下的历史用电量数据，并根据疫情影响下的历史用电量数据及无疫情影响下的用电量数据计算疫情影响电量；根据疫情影响电量和获取的行业基准用电量计算疫情对全社会的总体用电量影响。本申请考虑了疫情的演变趋势、国家应对疫情采取对冲政策等因素，预测未来月份用电量受疫情影响程度。然后结合历史月份用电量的实际值，预测疫情影响下全年全社会用电量。全社会用电量是电网公司制定中长期电力规划、当年综合计划的重要边界条件，精准衡量疫情影响程度、判断未来走势意义重大。
基于疫情影响电力消费获取方法装置

[发明专利]一种用电负荷预测方法及装置-CN202210746657.7在审
发明人：文接南;李焕昌;林奇颖 -专利权人：绿色湾区（广东）能源服务有限公司
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用电负荷预测方法及装置，包括：对影响因素进行初步筛选得到相关影响因素下的用电负荷；对相关影响因素的影响权重进行计算并排序得到最优影响因素下的用电负荷；对最优影响因素下的用电负荷进行数据清洗得到待训练样本；将待训练样本输入到神经网络中进行训练得到用电负荷预测模型；使用用电负荷预测模型对当前时刻的用电负荷进行预测。与现有技术相比，本发明通过对用电负荷的影响因素进行筛选、排序得到最优影响因素，然后基于此得到用电负荷预测模型，不仅降低了数据的维度，还提升了神经网络的训练速度和精度。
一种用电负荷预测方法装置

[发明专利]一种基于大数据的用电因素影响模型-CN201410317302.1在审
发明人：金农;顾国栋;丁晓;吴钢;谢林枫;熊政;徐金玲;方超;仲春林;李昆明;季聪 -专利权人：国家电网公司;江苏省电力公司;江苏方天电力技术有限公司
申请日： 2014-07-04 - 公布日： 2014-09-24 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据思维的用电因素影响模型，通过对温度、湿度、风力、节假日、周末等电量影响因素进行分析，根据单一用电影响因素以及多因素的重叠影响，搭建用电量影响因素模型。本发明实现了对用电因素影响率的量化标准，确切计算出不同环境下对用电量的影响率，为电量及负荷的预测提供了依据。
一种基于数据用电因素影响模型

[发明专利]用电负荷预测方法及系统-CN202210450049.1在审
发明人：张照彦;王森;张东月;姜萍;郝雷;刘志恒 -专利权人：河北大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供的一种用电负荷预测方法及系统，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取用户的用电数据，以及所述用电数据的影响因素数据；其中，所述用电数据为所述用户在至少一个时段内对应的用电负荷，所述影响因素数据为对所述用电数据产生影响的数据；对所述用电数据和所述影响因素数据进行预处理，得到第一输入数据；根据所述第一输入数据训练初始用电负荷预测模型，得到用电负荷预测模型；将第一用电数据以及所述第一用电数据对应的第一影响因素数据作为输入，基于所述用电负荷预测模型输出对应的目标用电数据；其中，所述目标用电数据与所述第一用电数据对应的时段不同。本申请实施例能够对用电负荷进行准确、高效的预测。
用电负荷预测方法系统

[发明专利]一种基于智能算法的用户用电偏差分析方法-CN201811049928.3在审
发明人：徐沛哲;姜淏予;葛泉波 -专利权人：杭州中恒云能源互联网技术有限公司
申请日： 2018-09-10 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于智能算法的用户用电偏差分析方法。它包括：S1：绘制每个影响因素与预测区域年生活用电总量联立的二维散点图，排除离散程度较高或者呈非线性的影响因素，剩下的影响因素即为偏差影响因素；S2：计算每个偏差影响因素与预测区域年生活用电总量的皮尔森系数，将皮尔森系数的绝对值大于或等于设定值K的偏差影响因素作为最终偏差影响因素；S3：利用灰色神经网络建立用电量预测模型；S4：采用用电量预测模型对预测区域的年生活用电总量进行预测。本发明将客观存在的影响因素考虑为可能对用电产生偏差的原因，挖掘出与用电量存在较高影响程度的数据，利用强关联数据作为输入建立灰色神经网络用电量预测模型，提高预测的准确性。
偏差影响影响因素用电量预测生活用电预测区域灰色神经网络偏差分析用户用电智能算法二维散点图关联数据预测用电量绘制挖掘

[发明专利]一种系统用电量预测方法-CN201510752495.8有效
发明人：王德金;吕志来;李海;喻宜;张东;齐国印 -专利权人：国家电网公司;北京许继电气有限公司
申请日： 2015-11-06 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：为准确进行用电量预测，本发明提供了一种系统用电量预测方法，包括：S1数据获取，通过智能电表采集居民、工业、商业等用户的用电信息，通过外部系统获取影响因素信息，同时生成该用户历史表；S2用户用电规律分析，结合历史表对采集得到的用户用电信息进行拟合分析，分析得到用户用电规律；S3影响因素分析，根据用户类型设置负载波动范围，对超出波动范围的时间点进行影响因素分析，得到各影响因素对该用户用电量的影响值；S4系统用电量预测，结合用户用电规律分析和影响因素分析，对系统未来短期用电量进行预测。本发明的预测方法是今后电力系统短期用电量预测的一个全新发展方向，在预测领域具有广泛用途和重要意义。
一种系统用电量预测方法

[发明专利]数据处理方法和装置-CN201710376397.8在审
发明人：余潇潇;郭思琪;李捷;秦帅;纪斌;张凯;李伟;王立永;王伟勇;佘妍;张璞;李翔宇;鞠力 -专利权人：国网北京市电力公司;国家电网公司;北京电力经济技术研究院
申请日： 2017-05-24 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：其中，该方法包括确定预设区域内的多个用电用户类型中每个用电用户类型的历史用电量和历史影响因素数据；根据每个用电用户类型的历史用电量和历史影响因素数据建立对应的用电用户类型的用电量预测模型，其中，用电量预测模型用于根据对应的用电用户类型的影响因素预测预设时间段内对应的用电用户类型的用电量；根据每个用电用户类型的用电量预测模型和对应用电用户类型的影响因素数据确定对应的用电用户类型的预测用电量以确定预设区域内的总预测用电量。本发明解决了相关技术中预测用电量的准确率较低的技术问题。
数据处理方法装置

[发明专利]一种用电量影响率的计算方法及系统-CN201711431319.X在审
发明人：林晶怡;苗博;李昊;李斌;刘畅;李文;郑国太;李春红;王柯霖 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网公司
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2018-05-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种用电量影响率的计算方法及系统，根据用电历史数据预先确定用电目标日和对比日；选取用户，并根据所述目标日和对比日，计算目标日与对比日用电量；根据目标日与对比日用电量计算目标日对用电量的影响率。本发明提供的技术方案基于用电日数据研究节假日对用电量影响率的计算，以结果为导向，既提升了节假日对用电量影响率的计算，又提升了计算时效性，也为用电量预测提供更为有效的技术手段。
一种用电量影响计算方法系统

[发明专利]一种电力调控方法和装置-CN201710787177.4有效
发明人：吴会英 -专利权人：佛山佳牧乐科技有限公司
申请日： 2017-09-04 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：该方法包括获取调控区域中包括的所有用电终端；获取需调整的负荷总量；确定各用电终端的调整属性；根据各用电终端的调整属性确定各用电终端的调整负荷量；根据各用电终端的调整负荷量调整各用电终端的负荷；其中，用电终端的调整属性包括用电终端的调控等级、用电终端的影响区域、影响区域的等级、用电终端的当前负荷、与用电终端存在关系的用电终端、最近一次调整用电终端的时间。本发明在确定用电终端调整负荷量时，考虑用电终端的调控等级、影响区域、当前负荷、关联用电终端以及最近调整时间，使得调整负荷量与用电终端本身以及受其业务影响的其他因素相关，进而使得调整负荷量更符合实际的运行情况
一种电力调控方法装置

[发明专利]一种地铁牵引用电预测的方法-CN202211006523.8在审
发明人：陈欢;张浩;闫兆辉;张振华;王传启;崔金旭;张雄雄;喻常洪;袁宋伟;郑宝晨;李广元 -专利权人：天津凯发电气股份有限公司
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种地铁牵引用电预测的方法，包括以下步骤：S1、确定影响地铁牵引用电量的影响因素；S2、对步骤S1中确定的影响地铁牵引用电量的影响因素进行数值化处理；S3、分别对步骤S2得到的每种影响因素的数值化处理产生的数据进行计算本发明有益效果：通过对短期牵引用电的分析，挖掘影响牵引用电因素与牵引用电量之间的关系，找出牵引用电主要影响因素，建立合适的短期地铁牵引用电预测模型，提前预判地铁牵引用电量，监测地铁能耗变化，指导地铁运营合理规划
一种地铁牵引用电预测方法

[发明专利]一种考虑外部影响因素的用电行为刻画方法-CN202210145798.3在审
发明人：鲍海波;黄晓胜;郭小璇;李江伟;李绍坚;陈子民;郭敏高;莫江婷;王益成;谭世明;简曾鸿;陈广生;黄世海;隆启伟;吴宇璋 -专利权人：广西电网有限责任公司南宁供电局
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种考虑外部影响因素的用电行为刻画方法，包括以下步骤：对电力负荷数据进行预处理；构建包含外部影响因素在内的用户用电特征体系；建立及求解考虑外部影响因素的用户用电行为聚类模型；刻画用户用电画像。本发明基于已有技术对用户用电行分析方法展开研究，提供一种考虑外部影响因素的用电行为刻画方法，使得对用户用电行为的刻画更加精细。相比于传统用电行为分析展示方式，本发明提出的展示方式够直观反映用户的多维特征，为电力公司掌握客户用电习性、挖掘客户需求、提高服务水平提供有力支撑。
一种考虑外部影响因素用电行为刻画方法

[发明专利]获取用户的用电特征、用电习惯及用电量预测值的方法及装置-CN201910244178.3有效
发明人：林宏炽;石克强;何薇玲;肖正华 -专利权人：上海芯联芯智能科技有限公司
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种获取用户的用电特征、用电习惯及用电量预测值的方法，所述方法包括：按时序采集用户的用电特征影响因素信息；对按时序采集到的用电特征影响因素信息进行数据挖掘以获取用户的用电特征信息；对采集到的用户的用电特征影响因素信息和获取到的所述用户的用电特征信息进行深度学习以获得用户的用电习惯信息及未来预定时间段內的用电量预测值；将用户的用电特征信息、用电习惯信息及未来预定时间段的用电量预测值信息发送至远端数据库。本发明按时序采集用电特征影响因素信息，并对采集到的信息进行数据挖掘和深度学习，以获得用户的用电特征、用电习惯并对用户的未来预定时间段的用电量进行合理预测。
获取用户用电特征习惯用电量预测方法装置

[发明专利]一种用电量预测方法-CN201810418766.X在审
发明人：王思宁;冷曼;付兰梅;邓卜侨;孙雷 -专利权人：北京国电通网络技术有限公司;国网电力信息通信有限公司;国家电网公司
申请日： 2018-05-04 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用电量预测方法，包括：获取用电量数据以及相关影响因子；对用电量数据及相关影响因子按照copula函数计算得到秩相关系数；将影响因子对应的秩相关系数按照由大到小的顺序进行排序，并且选取排序在前的预设数量的影响因子作为有效影响因子；或者选取超过预设相关系数阈值对应的影响因子作为有效影响因子；将有效影响因子及用电量数据输入到预先构建的预测模型中进行训练并且得到用电量预测结果。本发明通过copula函数计算得到秩相关系数实现影响因子的选取，在提高预测准确度的同时能够降低计算量，提高预测速度；通过预测模型可以使预测过程更加简单、高效。因此，本申请能够对于用电量实现更加准确有效的预测，提高用电量的预测精度。
影响因子用电量数据用电量预测有效影响预测预测模型用电量预设排序准确度计算量构建申请

[发明专利]基于BP神经网络的突发事件对社会用电影响量化分析方法-CN202210846397.0有效
发明人：刘盼盼;章锐;周吉;钱俊良;邰伟 -专利权人：东南大学溧阳研究院;南京东博智慧能源研究院有限公司
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的突发事件对社会用电影响量化分析方法，包括提取突发事件时空特征，构成突发事件的时空特征数据库，并划分训练和测试集；构建突发事件影响下用电的差异分析模型；提取突发事件影响时期社会典型行业用电变化指标，构成用电变化指标数据库，并划分训练和测试样本；构建基于BP神经网络的突发事件时刻特征与典型行业用电变化指标间的关联分析模型；利于BP神经网络训练寻找突发事件与典型行业用电量间的关联关系；并据此构建社会典型行业用电影响等级指标模型，以及量化突发事件对社会用电影响的分级模型；本发明创造性地基于智能算法，量化分析突发事件对社会典型行业用电的影响；提升政府应急救援能力。
基于 bp 神经网络突发事件社会用电影响量化分析方法

[发明专利]一种用户用电激励方法、系统及可读存储介质-CN202211671057.5有效
发明人：任雷;舒恺;孙科;冯乔;姚艳;周勋甜;郑伟锋;朱云祥;黄世晅;屠锋;王朴炎;周剑;王欢欢;李然;朱礼敏 -专利权人：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司;宁波市电力设计院有限公司;中国建筑科学研究院有限公司
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种用户用电激励方法、系统及可读存储介质，通过计算用电高峰时段与用电低谷时段的用电量的偏重比，根据偏重比拾取第二拟合权重和第三拟合权重，对用户的用电量进行拟合获得拟合用电量，通过拟合用电量夸大用电高峰时段的用电量的影响力，抑制用电低谷时段的用电量的影响力，引导用户减少在用电高峰时段用电，转而在用电低谷时段用电，采用与类别对应的评判标准，获得用户用电行为的优异度，据此筛选出最佳用户并进行公示，能够在该地域范围内的用户之间形成良性竞争意识，从而主动改变用户用电行为习惯，进而影响用户端的用电行为，用电总量自然会下降，在用电高峰时段的用电量也会转移至用电低谷时段。
一种用户用电激励方法系统可读存储介质

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