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[发明专利]一种电力负荷的预测方法、装置、可读介质及电子设备-CN201911234527.X有效
发明人：吴春光 -专利权人：新奥数能科技有限公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力负荷的预测方法、装置、可读介质及电子设备，包括：获取历史负荷数据，根据所述历史负荷数据确定执行日对应的第一电力负荷曲线；获取至少一类整体负荷相关数据，和至少一类分时负荷相关数据；利用预设的预测模型和所述整体负荷相关数据，确定整体调整参数；利用所述预测模型和分时负荷相关数据，确定分时调整参数；利用所述整体调整参数和分时调整参数调整所述第一电力负荷曲线，以获得执行日对应的第二电力负荷曲线；通过对历史负荷数据分析，获得符合耗能方的历史周期性规律的第一电力负荷曲线作为基准，并计算各种整体负荷相关数据和分时负荷相关数据产生的影响，从而更加全面准确的对于执行日当日的电力负荷进行预测。
一种电力负荷预测方法装置可读介质电子设备

[发明专利]一种基于Attention-RNN的短期电力负荷预测方法-CN202310388456.9在审
发明人：杨玉强;卢峰;麻吕斌;郁春雷;戴昶;谢志铎;王峰;颜奔;陈婷 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司湖州供电公司;浙江华云信息科技有限公司;国网浙江省电力有限公司安吉县供电公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测方法，涉及电力系统负荷预测技术领域。当前电力负荷预测存在无法处理非线性和非平稳数据等的问题；本发明包括步骤：基于Attention机制量化负荷时间序列中各时间节点间所隐含的时序相关性，提取互相关特征；接着，利用RNN网络的记忆特性，基于RNN提取负荷长期序列中所隐含的趋势特征以及周期特征，挖掘负荷序列的时序依赖性。利用Attention机制及RNN网络特性，从历史数据中挖掘负荷时序的时间相关性与长期依赖特征，形成基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测模型，根据短期电力负荷预测模型进行短期电力负荷预测。本发明综合考虑负荷时序特征及外部多维影响因素，相较于传统预测方法，有效提高短期电力负荷预测的精度。
一种基于 attention rnn 短期电力负荷预测方法

[发明专利]基于长短时记忆神经网络的电力负荷预测方法-CN201710136492.0有效
发明人：杨延东;邓力;李书芳;张贯京;葛新科 -专利权人：深圳市景程信息科技有限公司
申请日： 2017-03-08 - 公布日： 2017-07-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于长短时记忆神经(LSTM)网络的电力负荷预测方法，该方法包括步骤：通过输入单元输入历史时刻的电力负荷数据和区域特征因素；采用LSTM网络对历史时刻的电力负荷数据和区域特征因素进行训练建模，以生成深度神经网络负荷预测模型，该深度神经网络负荷预测模型为用于供电负荷预测的单层多任务深度神经网络模型或双层多任务深度神经网络模型；利用深度神经网络负荷预测模型对所需预测区域内的电力负荷进行预测并产生该区域内的电力负荷预测结果；通过输出单元输出该区域内的电力负荷预测结果。本发明基于深度学习领域中的LSTM网络来构建多任务学习的电力负荷预测模型，能够精确预测出多区域的用电负荷，提升了预测效果。
基于短时记忆神经网络电力负荷预测方法

[发明专利]一种基于改进决策树的短期电力负荷预测方法及系统-CN202211499897.8在审
发明人：王言伦;王明睿;王妍;王巍;王译悉;赵昊东;熊瑞;张迪;鄂雪娇;孙守道;多俊龙;张泉;张强 -专利权人：国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于电力负荷预测技术领域，尤其涉及一种基于改进决策树的短期电力负荷预测方法及系统。所述方法包括：S1:对短期电力负荷预测所需的数据聚类；S2：填补所述短期电力负荷预测所需的数据；S3：基于梯度提升的决策树方法，构建短期电力负荷预测模型；S4：采用短期电力负荷预测模型完成短期电力负荷预测本发明提供的上述方法可以满足供电部门和配电部门对于电力的实时调度，帮助发电厂制定合理的发电计划、有关部门协调供电、配电、和用电之间的关系，使电力系统运行的更为流畅与稳定。
一种基于改进决策树短期电力负荷预测方法系统

[发明专利]一种电力用户可调负荷预测方法及其系统-CN202211478187.7在审
发明人：梁洪浩;姜和芳;陈晓伟;刘涛;马越 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力用户可调负荷预测方法及其系统，包括：获取多个电力用户的用电数据，对所述多个电力用户的用电数据中的缺失值进行填充获得多个电力用户的完整用电数据；根据所述多个电力用户的完整用电数据构建用户之间的关联矩阵；其中，所述关联矩阵用于表示不同用户之间的用电负荷关联性，若两个电力用户之间的用电负荷相差5％以内，则认为该两个电力用户之间存在用电负荷关联性；对所述关联矩阵进行QR分解得到关联特征；将所述关联特征输入预先训练好的电力用户可调负荷预测模型得到电力用户可调负荷预测结果通过本发明，能够解决电力用户可调负荷预测问题。
一种电力用户可调负荷预测方法及其系统

[发明专利]一种基于自适应鲸鱼优化的电力负荷特征筛选方法-CN202210280160.0在审
发明人：胡锋;周孟然;朱梓伟;王旭;邵帅;张易平;汪锟 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应鲸鱼优化的电力负荷特征筛选方法，包括：采集不同类型电力负荷在一个连续采样周期内的电压、电流、有功功率和无功功率；分别提取电压、电流、有功功率和无功功率的时域特征和频域特征；将时域特征和频域特征合并，得到电力负荷的时域和频域联合特征；基于自适应鲸鱼优化算法对电力负荷的时域和频域联合特征进行特征筛选，得到电力负荷的筛选特征。本发明在提取电力数据的时域特征和频域特征基础上，借助自适应鲸鱼优化算法实现电力负荷特征的准确筛选，得到了电力负荷的筛选特征，减少了原始时域特征和频域特征的冗余信息，提高了电力负荷辨识的精度和速度。
一种基于自适应鲸鱼优化电力负荷特征筛选方法

[发明专利]一种基于交互多模型算法的电力负荷在线建模方法-CN201510646330.2在审
发明人：朱建全;易江文;李燕珊;刘明波 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2015-09-30 - 公布日： 2016-01-20 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于交互多模型算法的电力负荷在线建模方法，引入电压变化量和功率，建立描述它们关系的不同电力负荷子模型:CV模型、CA模型与Singer模型，以全面覆盖电力负荷特性的变化空间；应用交互多模型算法计算各个电力负荷子模型在每一时刻的后验概率，然后依概率将这些子模型折算为标准的电力负荷模型。解决了传统电力负荷建模面临的时效性、准确性；实现实时跟踪电力负荷特性的变化情况，提高电力仿真分析的精度，保障电网在电压或频率出现扰动等紧急情况下的自愈能力。
一种基于交互模型算法电力负荷在线建模方法

[发明专利]电力负荷分层聚类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910650185.3在审
发明人：陈坤;岑海凤;许苑;王珂;李涛 -专利权人：广州供电局有限公司
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力负荷分层聚类方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取用户的电力负荷数据；对所述电力负荷数据进行聚类分析处理，得到初始聚类数据；基于自适应K均值算法，对所述初始聚类数据进行更新，得到更新后的聚类数据；对所述更新后的聚类数据进行可视化分析处理，得到电力负荷的可视化数据，通过将电力负荷数据进行分类，并对更新后的数据进行可视化分析处理，以准确获取电力负荷类型，以便于电力系统对不同电力负荷类型制定对应的响应调控策略
电力负荷聚类数据电力负荷数据分析处理更新可视化计算机设备可视化数据存储介质电力系统聚类分析均值算法自适应分层聚类响应调控分类制定

[发明专利]基于生成对抗Transformer的电力负荷数据异常检测方法-CN202310617824.2在审
发明人：杨婷;范文尧;陆旦宏;朱晓;王玉莹;倪敏珏;李思琦 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提供一种基于生成对抗Transformer的电力负荷数据异常检测方法，通过获取电力负荷历史数据，并将电力负荷历史数据以设定比例分为训练样本集和测试样本集；对训练样本集的训练样本进行归一化处理后，得到处理后的训练样本集；构建基于改进的生成对抗Transformer的电力负荷数据异常检测模型；将测试样本集输入训练后的基于改进的生成对抗Transformer的电力负荷数据异常检测模型，得到负荷数据预测结果，将负荷数据预测结果根据异常检测机制进行异常诊断，判定是否为异常数据；该方法能够更好的提取负荷数据异常特征，能够提高电力负荷数据异常检测的准确性，能够有效提高电力负荷异常数据的检测效率。
基于生成对抗 transformer 电力负荷数据异常检测方法

[发明专利]电力负荷频率特性分析方法、装置、设备和存储介质-CN202310524728.3在审
发明人：肖逸;楼楠;杨林;张勇;陈亦平;王科;方必武;张鸿轩;颜融 -专利权人：中国南方电网有限责任公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请涉及一种电力负荷频率特性分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：基于电力系统的电力数据生成仿真系统数据；根据仿真系统数据构建电力负荷频率特性模型；其中构建电力负荷频率特性模型包括训练特征融合神经网络；获取电力系统的支路数据，建立子神经网络；其中子神经网络输出负荷比例数据并将负荷比例数据输入特征融合神经网络；调用电力负荷频率特性模型对负荷频率特性进行分析，获取负荷频率的变化趋势。采用本方法能够获取当前时间段的负荷频率变化趋势，还可预测之后一段时间内的频率变化趋势，对上层母线负荷频率变化进行实时分析与防控。
电力负荷频率特性分析方法装置设备存储介质

[发明专利]电力负荷中长期预测方法、装置、终端及存储介质-CN202310608906.0在审
发明人：孙辰军;张凯;付文杰;田毅;张旭东;辛锐;杨小龙;姚陶;冯剑;黄镜宇;杨会峰;吴清普;魏新杰;李士林;王兰涛;王国华 -专利权人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种电力负荷中长期预测方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：基于目标区域中电力用户的用户画像，对目标区域在预测时段的电力负荷进行预测，得到第一预测值；基于目标区域的历史电力负荷，对目标区域在预测时段的电力负荷进行预测，得到第二预测值；基于航迹融合算法，将第一预测值与第二预测值融合，得到目标区域的电力负荷预测结果。本发明能够得到更准确的电力负荷中长期预测结果。
电力负荷中长期预测方法装置终端存储介质

[发明专利]一种短期电力负荷预测方法、设备及可读存储介质-CN202310626207.9在审
发明人：孟学艺;胡蕴韬;王为国;付雪影;吕洪光;王志浩;张嘉伟;王同同;郭长虹;张义国;王海波;赵玉敬;扈晓明 -专利权人：国网山东省电力公司滨州市滨城区供电公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明涉及电力负荷预测领域，且公开了一种短期电力负荷预测方法、设备及可读存储介质，包括地区选择—分区管理—时间设定—负荷采集—设定基点—采集预测—分布图绘制—图像分配—分配管理。本发明能够了解每个区域的电力负荷数值，并能够方便后续人员对电力负荷状态的查阅，同时提高了电力供给的平稳性，保障电力设备的正常运行。
一种短期电力负荷预测方法设备可读存储介质

[发明专利]电力负荷预测方法及装置-CN201610206657.2在审
发明人：姜宁;窦晓军;魏磊;徐衍会;刘自发;卓然群 -专利权人：国家电网公司;国网陕西省电力公司经济技术研究院;华北电力大学
申请日： 2016-04-05 - 公布日： 2016-08-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种电力负荷预测方法及装置。所述方法包括：分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型；分别根据所述各个产业对应的电力负荷预测模型，分别计算出所述各个产业在待预测年份的用电负荷；将所述各个产业在待预测年份的用电负荷相加，获得待预测年份的总用电负荷所述方法通过分别将各个产业的用电负荷的预测独立对待，分别针对各个产业确定所述各个产业对应的电力负荷预测模型的必要因子，并分别对各个产业建立对应的电力负荷预测模型，最后根据各个产业对应的电力负荷预测模型来获得待预测年份的总用电负荷，这样待预测年份的总用电负荷的预测更加可靠性和全面性。
电力负荷预测方法装置

[发明专利]一种计及光伏并网功率的短期负荷预测方法-CN201911237147.1在审
发明人：胡广 -专利权人：国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
申请日： 2019-12-05 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种计及光伏并网功率的短期负荷预测方法，包括如下步骤：调取电网的历史负荷数据，根据历史负荷数据变化情况及变化时刻的外部影响情况，确定电网电力负荷的关键影响因素；构建短期电力负荷预测模型；从电网的历史电力负荷数据库中选取训练数据；对选取的负荷序列进行初步数据清洗；对数据进行约束化处理，对电力负荷预测模型的参数进行设置，根据训练数据对模型进行训练；根据模型训练后得到的负荷预测方程，对电网的电力负荷进行短期预测；对光伏并网的功率进行短期预测；将预测的电网电力负荷与光伏并网功率结果进行叠加，得到计及光伏并网功率的电网短期等效预测负荷。
一种并网功率短期负荷预测方法

[发明专利]基于决策形式背景的多因素自适应神经网络电力负荷预测方法及系统-CN201810747257.1在审
发明人：李启昌;肖云东;宋强;李光肖;王琳;倪馨馨;何召慧;丁子甲;刘宗杰;邵士雯;刘庆华;杨峰;陆超;刘华利;张红兴;吴东;颜香梅;彭颖;刘莹;李怀花;谭媛 -专利权人：国网山东省电力公司济宁供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2018-07-09 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于决策形式背景的多因素自适应神经网络电力负荷预测方法及系统，包括：获取历史电力负荷值，以及影响历史电力负荷值的因素，作为系统预测的输入数据；对输入数据进行离散化；利用决策形式背景的属性约简算法对输入数据进行约简优化，提取影响负荷预测的关键历史负荷数据值和关键外界影响因素值；将提取的关键历史负荷数据值和关键外界影响因素值输入到自适应神经网络系统，通过训练得到电力负荷预测值。本发明充分考虑了外界因素对于电力负荷的影响，能够使得电力负荷预测结构更加准确。
电力负荷预测自适应神经网络电力负荷决策形式历史负荷数据外界影响因素属性约简外界因素系统预测影响负荷离散化算法约简预测优化

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