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[发明专利]用电量预测方法、装置、设备以及计算机存储介质-CN202211335389.6在审
发明人：王鹏一;高智楠;夏昊;胡刚;王强;李思桦;余培源;孙召彬;杨红霞;安志勇 -专利权人：中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例涉及计算机数据处理技术领域，公开了一种用电量预测方法，该方法包括：获取待预测用户所在的用户群组对应的用电量预测模型；用电量预测模型根据预测期前预测用电数据以及预测期真实数据对历史预测模型进行训练得到；历史预测模型的损失函数根据预测期前预测用电数据、预测期真实数据、目标用户的用电行为特征以及目标用户占用户群组的权重信息确定；预测期前预测用电数据为历史预测模型输出的目标用户在预测期的预测用电数据；预测期真实数据为目标用户在预测期的真实用电数据；将待预测用户的历史用电数据输入用电量预测模型，得到待预测用户的预测用电数据。通过上述方式，本发明实施例提高了用电量预测的准确率。
用电量预测方法装置设备以及计算机存储介质

[发明专利]用电量预测方法、装置和设备-CN202111385290.2在审
发明人：刘正方;林峰平;郑灿展;张孝山 -专利权人：科华数据股份有限公司;深圳市康必达控制技术有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出的一种用电量预测方法、装置和设备，通过获取待预测用户的用电类型和历史用电数据；根据所述用电类型确定用电预测模型；从所述历史用电数据的特征数据提取预测特征参数，将所述预测特征参数输入到所述用电预测模型输出所述待预测用户的预测输入数据；基于所述预测输出数据和所述历史用电数据得到所述待预测用户的预测用电量。与传统的相比，基于不同的用电类型和历史用电数据通过用电预测模型实现精准的预测用电量，为电力公司的输配电调度提供准确的数据依据，便于合理的分配用电，避免错误的“拉闸”。
用电量预测方法装置设备

[发明专利]用电量预测方法、装置、可读存储介质和计算机设备-CN201710642507.0在审
发明人：朱玺;苗洪雷;陈晓;胡晓 -专利权人：华自科技股份有限公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种用电量预测方法、装置、可读存储介质和计算机设备，用电量预测方法包括获取企业的生产区域在预设的历史时期内的历史生产用电量，以及企业的办公区域在历史时期内的历史办公用电量；根据历史生产用电量获取生产区域在预测周期内的预测生产用电量；根据历史办公用电量获取办公区域在预测周期内的预测办公用电量；根据预测生产用电量和预测办公用电量获取企业的预测用电量。如此，采用分区域预测的方式，得到预测生产用电量和预测办公用电量，准确性高，从而使得综合预测生产用电量和预测办公用电量得到的企业的预测用电量准确性高。
用电量预测方法装置可读存储介质计算机设备

[发明专利]一种基于特征和趋势感知的用电量预测方法及系统-CN202110730383.8有效
发明人：王鑫萌;石文秀;仪孝光;韩英韬;孔晶;李岩;李海奇;王新玲;宋先鹏;丁红;段云峰;徐伟;尹全磊;田俊强;耿妍;尹海华 -专利权人：国网山东省电力公司菏泽供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于特征和趋势感知的用电量预测优化方法及系统，所述方法包括：获取待预测用户的历史电力数据；基于所述历史电力数据，采用预训练的用电预测模型对该用户进行用电量预测；用电预测模型的训练方法具体包括：基于历史电力训练数据，分别提取用电特征和用电变化趋势，训练基于特征的用电预测模型和基于趋势的用电预测模型，得到第一预测向量和第二预测向量；将第一预测向量和第二预测向量相结合，采用权重组合法完成最终用电量预测模型的训练本发明从用户历史用电量的变化趋势和用电量受特征因素影响两个方面对用电量进行预测，预测精度更高。
一种基于特征趋势感知用电量预测方法系统

[发明专利]一种台区用电量预测方法、装置、设备及存储介质-CN202111038681.7在审
发明人：雷小林;刘洋海;孙汉威;张捷;吴志敏;李斌;陈思龙;黄楚晴;徐杨;曾雅怡;丘文广;王文颉;麦国垚 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司韶关供电局
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种台区用电量预测方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：获取待预测用电量对应的目标台区在设定时间段内的历史用电量；基于所述历史用电量确定用电量预测基准信息，将所述用电量预测基准信息输入至预先设置的用电量预测模型，得到所述用电量预测模型输出的模型预测结果；根据所述模型预测结果确定用电量预测结果。本发明实施例提供的方法通过基于预先设置的用电量预测模型对台区用电量进行预测，实现了台区用电量的预测，可以有效的预测地区负荷的变化趋势，为电力建设提供一定的决策依据。
一种用电量预测方法装置设备存储介质

[发明专利]电力负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110000659.7有效
发明人：郭杨运;周尚礼;郑楷洪;张文瀚;陈敏娜 -专利权人：南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2021-01-04 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种电力负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：响应于用电负荷预测请求，获取与用电负荷预测请求对应的用电负荷相关特征数据，包括历史用电负荷值；并进一步划分为生活用电负荷相关特征数据以及生产用电负荷相关特征数据；之后输入预先构建的用电负荷差值预测模型，得到与预测时间信息对应的生活用电负荷预测差值以及生产用电负荷预测差值，并对历史用电负荷值进行计算处理，得到用电负荷预测结果。本申请通过生活用电负荷相关特征数据以及生产用电负荷相关特征数据，实现了利用模型进行分别预测，提高了电力负荷预测的精细程度；通过预测用电负荷差值减小了预测过程中的方差，提高了电力负荷预测的准确性。
电力负荷预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]用电量预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211649070.0在审
发明人：刘林青;王兆辉;曾令康;杨楠;刁首人;底寅龙;李博雅 -专利权人：河北思极科技有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本申请适用于数据预测技术领域，提供了一种用电量预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取第一历史用电量和第一历史经济量；利用时间序列模型得到第一历史用电量对应的第一历史用电量预测值；以第一历史经济量为输入，以第一历史用电量与第一历史用电量预测值的比值为输出，构建比值预测模型；获取第二历史用电量和第二历史经济量，建立经济量预测模型，以第二历史经济量为输入，预测输出经济量预测值；以经济量预测值为输入，根据比值预测模型预测输出预测比值；利用时间序列模型得到第二历史用电量对应的用电量预测值；根据用电量预测值和预测比值确定用电量的最终预测值。本申请能够有效提高企业用电量的预测精度。
用电量预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用电量预测方法、装置及处理器-CN201410038164.3有效
发明人：胡航海;刘道新;张健;李鸿琪;朱大勇 -专利权人：北京中电普华信息技术有限公司;国家电网公司
申请日： 2014-01-26 - 公布日： 2014-04-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种用电量预测方法、装置及处理器，该方法中，根据预设的预测模型，采用已知用电采集周期对应的历史直供用电量数据，或已知用电采集周期前预设时间段内的历史经营区用电量数据，和/或历史全国用电量数据进行预测，获取各已知用电采集周期的经营区用电量数据，和/或全国用电量数据的预测结果，并获取预测结果对应的平均相对误差；然后根据平均相对误差确定已知用电采集周期对应的标定预测模型；最后选取与待预测用电采集周期对应的标定预测模型，并通过标定预测模型，获取待预测用电采集周期对应的经营区用电量数据，和/或全社会用电量数据的预测值。通过该方法，能够在获取直供用电量后，就预测获取经营区用电量和全国用电量。
用电量预测方法装置处理器

[发明专利]一种居民用电电量预测方法、装置、设备及存储介质-CN201810908355.9在审
发明人：彭泽武;徐晖;王国瑞;乔嘉赓;严宇平;钱正浩;萧展辉;黄剑文;杨秋勇;万婵;邓楚然 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司信息中心
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种居民用电电量预测方法，首先获取目标区域中各居民用户的用电电量；然后依据各用电电量构建居民用电电量的多个预测模型，并对各预测模型进行训练；最后再利用训练后的各预测模型对居民用电电量进行预测由此可见，该预测方法，是根据各居民用户的用电电量构建居民用电电量的多个预测模型，在后期直接利用训练后的居民用电电量的多个预测模型对居民用电电量进行预测即可，也就是说，是通过多种预测模型对居民用电电量进行预测的，与现有技术中只利用单一的模型对居民用电电量进行预测相比，提高了预测结果的准确性。另外，本发明还公开了一种居民用电电量预测装置、设备及存储介质，效果如上。
居民用电预测模型电量电量预测用电电量预测存储介质居民用户构建获取目标预测结果再利用

[发明专利]一种预测区域用户负荷量的方法及装置-CN202010471759.3有效
发明人：王凌谊;王志敏;顾洁;陈宇;李静涛;张秀钊;刘明伟;刘娟 -专利权人：云南电网有限责任公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种预测区域用户负荷量的方法及装置。本申请的方法包括：获取待预测区域内的用户数据；待预测区域内的用户数据，从多个用电类型中确定待预测用户的用电类型；根据待预测用户的用电类型，以及各用电类型分别对应的负荷预测概率模型，确定目标负荷预测概率模型；将待预测用户的天气数据和待预测用户的日期数据，输入目标负荷预测概率模型，得到目标负荷预测概率模型的输出结果；根据输出结果，确定待预测用户的预测用电负荷量；根据待预测区域内所有待预测用户的预测用电负荷量，确定待预测区域的总预测用电负荷量。本申请针对不同的用电类型匹配不同的负荷预测概率模型，可以提高用电负荷量预测的精准性。
一种预测区域用户负荷量方法装置

[发明专利]用电量预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310741508.6在审
发明人：王军选;马晨旭;张燕燕 -专利权人：陕西智控方达科技有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用电量预测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法先获取目标行业的预测数据集，然后获取目标用电量预测模型，对目标用电量预测模型进行训练，最后将预测数据集输入训练完成的目标用电量预测模型获得目标行业的预测用电量目标用电量预测模型为XGBoost模型，使用数据增强后的数据对目标用电量预测模型进行训练。本发明能够实现中长期用电量预测、模型训练难度低且预测精度高。
用电量预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]日用电量预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110315287.7有效
发明人：郑楷洪;周尚礼;陈敏娜;李鹏;龚起航 -专利权人：南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种日用电量预测方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：响应于终端发送的日用电量预测请求，获取与日用电量预测请求对应的日用电量数据；日用电量预测请求携带有预测时间信息；将日用电量数据输入预先训练的日用电量预测模型，得到预先构建的日用电量预测模型输出与预测时间信息对应的日用电量预测结果；预先构建的日用电量预测模型，由定义在频域的卷积滤波器、定义在频域的池化模块以及深度置信网络构建得到；将日用电量预测结果返回至终端；本申请通过定义在频域的卷积滤波器以及定义在频域的池化模块，实现了对日用电量数据在频域上的特征保留，基于此构建并应用日用电量预测模型，提高了日用电量预测准确性。
日用电量预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种电力需求预测方法和装置-CN202210094155.0在审
发明人：那峙雄;谢祥颖;王栋;解鸿斌;单雨;张朋飞;张长志;李浩然;王建;赵毅;倪玮晨;王梓越;沈文涛 -专利权人：国网电子商务有限公司;国网天津市电力公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请提供电力需求预测方法和装置，方法包括：获取目标用电量时间序列，基于SARIMA模型对目标用电量时间序列进行线性预测，得到待预测单位时间段的用电量线性分量预测值，根据目标用电量时间序列和待预测单位时间段的用电量线性分量预测值，计算残差序列，基于SVR模型对残差序列进行非线性预测，得到待预测单位时间段的用电量非线性分量预测值，根据待预测单位时间段的用电量线性分量预测值和用电量非线性分量预测值，计算待预测单位时间段的用电量预测值本申请用能捕捉用电量数据的季节性的SARIMA模型对目标用电量时间序列进行线性预测，用能捕捉残差序列的非线性的SVR模型对残差序列进行非线性预测，使得用电量预测值的精确度高，且模型泛化能力高。
一种电力需求预测方法装置

[发明专利]基于LSTM神经网络和层级关系修正的用电量预测方法-CN202111281571.3有效
发明人：林溪桥;覃惠玲;程敏;周春丽;陈志君 -专利权人：广西电网有限责任公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于LSTM神经网络和层级关系修正的用电量预测方法，属于用电量预测领域，包括以下步骤：根据用户用电行为特征，气象特征和相似日特征构建预测变量体系；运用谱聚类的方法针对用户用电行为特征进行聚类，获得用户分类结果；基于LSTM模型分别对不同类别用户用电量进行短期预测；依据用电层级关系进行预测结果修正，获得预测结果。本发明基于LSTM模型进行用电量短期预测，用于对聚类后的每一类用户进行短期用电量预测；依据用电层级关系进行预测结果修正，纳入区域用电量数据，对个体用电量预测进行修正，提高区域用电量的预测精度。
基于 lstm 神经网络层级关系修正用电量预测方法

[发明专利]一种电力负荷预测方法、智能终端及计算机可读存储介质-CN202110102621.0有效
发明人：董添;刘富;刘云;康冰;侯涛 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2022-07-15 - 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、智能终端及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待预测时间对应的预测特征数据，其中，所述预测特征数据包括气象数据和时间类型；将所述预测特征数据输入已训练的分类模型并通过所述分类模型对所述待预测时间进行用电模式分类，得到所述待预测时间对应的预测用电模式；将所述预测特征数据输入已训练的负荷预测模型并通过所述负荷预测模型对所述待预测时间进行用电负荷预测，得到所述待预测时间对应的初始用电负荷曲线；根据所述预测用电模式和所述初始用电负荷曲线，确定所述待预测时间对应的预测用电负荷曲线。本发明能够精确预测用电负荷。
一种电力负荷预测方法智能终端计算机可读存储介质

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