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[发明专利]多用户电力用户端的负荷需量分摊计算方法-CN201510493292.1在审
发明人：李昌;徐建枫 -专利权人：上海申瑞继保电气有限公司
申请日： 2015-08-12 - 公布日： 2016-01-13 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：一种多用户电力用户端的负荷需量分摊计算方法，涉及电力系统技术领域，所解决的是减少资源浪费，节省用户成本的技术问题。该方法先从分摊时间段内找出电力用户端的最大负荷需量值、最大负荷需量发生时刻，及电力用户端的所有用户在最大负荷需量发生时刻的有功负荷值；再计算电力用户端的各用户的罚因子函数及需量分摊系数；再计算电力用户端的各用户的负荷需量分摊值本发明提供的方法，适用于多用户电力用户端的负荷需量管理。
多用户电力用户端负荷分摊计算方法

[发明专利]一种考虑弹性负荷合约的节点电价定价方法-CN202011142914.3在审
发明人：何方波 -专利权人：陕西电力交易中心有限公司
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：一种考虑弹性负荷合约的节点电价定价方法，包括以下步骤：步骤1：根据电力用户与电力市场运营商签订的弹性负荷合约具体内容，搭建考虑弹性负荷合约的电力系统直流最优潮流模型；步骤2：根据电力系统直流最优潮流模型得到模型的拉格朗日方程；步骤3：根据拉格朗日方程得到考虑弹性负荷合约的节点电价计算公式。本发明和现有技术相比，其优点在于：本发明通过提出一种考虑弹性负荷合约的节点电价定价方法，能够精确刻画弹性负荷合约对节点电价的影响，准确的反映电力负荷的供需关系，为电力市场中电力价格的制定提出参考。
一种考虑弹性负荷合约节点电价定价方法

[发明专利]基于用户负荷模式分类的短期电力负荷预测方法-CN202011446664.2在审
发明人：胡楠;傅靖;王栋;姜吉祥;黄霆;贲树俊;徐晓轶;毛艳芳;于雅薇;朱忆洋 -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： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于用户负荷模式分类的短期电力负荷预测方法，所述短期电力负荷预测方法主要包括海量高维数据预处理、用户负荷模式分类器、LSTM模型训练及预测，通过对所有历史样本进行数据预处理、K‑means聚类分析、灰色关联分析、通过K近邻分类算法(KNN)建立分类器以及对不同类型负荷数据采用LSTM神经网络方法建立不同的负荷预测模型，从而得到待预测日的电力负荷特性。本发明提供一种基于用户负荷模式分类的短期电力负荷预测方法，能够迅速准确的得到待预测日的负荷特性，保证电力系统运行和管理的高效和稳定。
基于用户负荷模式分类短期电力预测方法

[发明专利]多用户电力用户端的负荷需量控制方法-CN201510493073.3在审
发明人：李昌;徐宏飞 -专利权人：上海申瑞继保电气有限公司
申请日： 2015-08-12 - 公布日： 2015-10-28 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：一种多用户电力用户端的负荷需量控制方法，涉及电力系统技术领域，所解决的是减少资源浪费，节省用户成本的技术问题。该方法先计算电力用户端的申报最大负荷需量，再计算用户减供负荷因子，再计算电力用户端的用户中参与负荷需量控制的各用户的减供负荷值，再根据各用户的减供负荷值对每一个参与负荷需量控制的用户的用电负荷需量进行调整本发明提供的方法，适用于多用户电力用户端的负荷需量管理。
多用户电力用户端负荷控制方法

[发明专利]全年电力负荷曲线模拟方法、装置及存储介质-CN202210522752.9在审
发明人：谭显东;姚力;冀星沛;张成龙;单葆国;郑海峰;吴姗姗;李江涛;刘青;汲国强;许传龙;王向;谢国辉;张锋;王新刚 -专利权人：国网能源研究院有限公司;国网新疆电力有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种全年电力负荷曲线模拟方法、装置及存储介质，该方法包括：根据历史数据模拟目标年各周的用电量，确定年、月和周之间的电量关系；选取各月的典型周电量曲线，确定周和日之间的电量和负荷关系，得到初始全年电力负荷曲线；建立优化模型优化各月最大负荷，确定年、月和周之间的负荷关系，对所述初始全年电力负荷曲线进行修正；根据用电量差值逐周逐日修正日内电力负荷曲线，确定日和小时之间的负荷电量关系，得到模拟的最终全年电力负荷曲线
全年电力负荷曲线模拟方法装置存储介质

[发明专利]一种城中村配变短期电力负荷预测方法和系统-CN202111236075.6在审
发明人：岳首志;洪海生;刘哲;王伟超;段炼;熊俊;陈菁;刘琦;乡立 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种城中村配变短期电力负荷预测方法和系统，利用LSTM模型和Prophet模型构成Prophet‑LSTM组合的短期电力负荷预测模型，将获取到的目标城中村台区的气温数据、负荷数据以及对应的节假日数据输入到短期电力负荷预测模型中，将LSTM模型输出的预测负荷值乘以第一权重，将Prophet模型输出的预测负荷值乘以第二权重，然后将二者叠加，得到最终的预测负荷值作为短期电力负荷预测模型的输出。本发明提供的负荷预测方法负荷预测的准确度在70％以上，最高可达92.86％，提高了城中村台区电力负荷预测的准确性和可靠性。
一种城中村配变短期电力负荷预测方法系统

[发明专利]一种基于价格弹性系数矩阵的电力需求响应调控方法-CN202010582829.2在审
发明人：杨王旺;石晶;李书剑;宋赵芳;陈泽旭;张紫桐;高铭含 -专利权人：华中科技大学;国网湖北省电力有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于价格弹性系数矩阵的电力需求响应调控方法，包括：采用Box‑Cox变换对预先创建的电力需求模型进行处理；采集历史负荷数据并将其输入至Box‑Cox变换后的电力需求模型中，通过最大似然估计法计算优化后的电力需求模型的变换系数，基于变换系数对电力需求模型进行线性回归计算，获得电价系数；根据电价系数求解电力需求价格弹性系数矩阵；获取用户日负荷曲线，根据电力需求价格弹性系数矩阵以及用户日负荷曲线计算考虑需求响应后的各时段的用户日负荷曲线；根据用户日负荷曲线生成电力需求响应调控方案并执行；本发明能够生成更加精确且符合实际的用户负荷曲线，基于该用户负荷曲线制定电力需求响应调控方案，可显著提高电力系统的可靠性。
一种基于价格弹性系数矩阵电力需求响应调控方法

[发明专利]一种基于大数据的电力负荷预测方法-CN202310140109.4在审
发明人：曹颖;蔡东阁;何思敏 -专利权人：三峡大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及电力负荷预测技术领域，具体为一种基于大数据的电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤一，收集使用该电厂电力资源地区前1‑20年的气温数据；步骤二，收集使用该电厂电力资源地区前1‑20年的电力负荷数据；步骤三，收集使用该电厂电力资源地区前1‑20年的人口数量变化数据。该基于大数据的电力负荷预测方法解决了现有技术电力负荷预测方法在对电力负荷预测的过程中需要利用大量复杂的数学公式对电力负荷预测数据进行运算，必须确保每一个运算环节完全准确才能达到预测结果准确的目的，其要求预测人员对于复杂数学公式的理解要求较高
一种基于数据电力负荷预测方法

[发明专利]基于谐波小波分解的非侵入负荷检测方法及装置-CN202211161635.0在审
发明人：刘昆;陈弘达;唐君;鲁琳 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： H02J13/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于谐波小波分解的非侵入负荷检测方法及装置，涉及非侵入电力负荷检测技术领域。该方法包括：采集用户端电源入口处的电力数据，对所述电力数据进行预处理；在负荷事件发生前后的预设时间段内，从预处理后的电力数据中提取时序特征数据和频域特征数据，对所述时序特征数据和频域特征数据进行负荷事件检测，得到多个负荷设备的状态变化量；根据所述状态变化量，提取负荷事件特征信号；采用谐波小波变换算法对所述负荷事件特征信号进行分解，得到每个所述负荷设备的负荷运行数据。本发明可以收集和分析用户电力负荷的负荷运行数据，以确定更详细、更准确的负荷运行状态。
基于谐波分解侵入负荷检测方法装置

[发明专利]基于大数据的电力系统负荷静态特性在线智能识别方法-CN201910511247.2有效
发明人：余一平;郎燕生;杨晓楠;胡云旭;李楠;吴许晗;许亚茹;刘鹏;韩锋 -专利权人：河海大学;中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及电力系统负荷监测与识别技术领域，具体而言涉及一种基于大数据的电力系统负荷静态特性在线智能识别方法，包括负荷分类器训练、实测数据预处理、电网负荷节点智能分类以及区域负荷特性在线识别四个步骤。本发明针对现有等效负荷的电压特性未准确计及导致电力系统在线仿真出现误差和负荷建模时效性差的问题，提出的电力系统负荷特性在线识别方法，克服现有的负荷节点分类和负荷参数识别的问题，解决潮流计算和动态潮流计算对节点静态负荷特性的需求，对电力系统负荷的在线预测进行拓展，具有精度高，时效性好、调节性强的优点。
基于数据电力系统负荷静态特性在线智能识别方法

[发明专利]一种基于用电模式分解重构的电力负荷缺失数据修复方法-CN202110409685.5有效
发明人：林振智;卢峰;金伟超;刘晟源;杨莉;崔雪原;林之岸 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于用电模式分解重构的电力负荷缺失数据修复方法，涉及电力大数据分析和处理领域。该方法首先获取电力用户的用电负荷数据，将数据集分为完整负荷数据集和待修复负荷数据集；基于用户电力负荷稀疏性和多样性，采用K奇异值分解字典学习算法从完整负荷数据集中提取表征用户用电子模式的基向量字典矩阵；再基于基向量字典矩阵，对待修复负荷曲线进行分解及编码，确定其用电子模式构成；最后基于基向量字典矩阵，根据待修复负荷曲线的编码向量重构负荷曲线，并对电力负荷缺失部分数据进行填充修复。本发明方法可以应用于多日负荷数据缺失或连续时段的负荷数据缺失修复。
一种基于用电模式分解电力负荷缺失数据修复方法

[发明专利]电力用户侧类型自动识别方法、系统、设备及存储介质-CN202311202642.5在审
发明人：陈扬波;任宇路;何龙;石智珩;曹琼;姚俊峰;肖春;王薇蓉;郭强;张俊伟;索思远;卢建生;杨艳芳;贾勇;孙晋凯;高波;刘佳易;张美玲;梁中豪;许进 -专利权人：国网山西省电力公司营销服务中心
申请日： 2023-09-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明涉及电力用户侧类型识别的技术领域，特别是涉及一种电力用户侧类型自动识别方法、系统、设备及存储介质，其节省用户侧聚合商自行分析和选择发电企业的时间和精力，并提高发电企业与用户侧聚合商之间匹配度；方法应用于电力交易平台，方法包括：获取参与电力市场活动的聚合商电力用户信息；构建电力用户类型识别模型，并利用电力用户类型识别模型对聚合商电力用户信息进行特征识别，获得电力用户类型信息，电力用户类型信息包括电力用户身份ID、用电数据、负荷曲线和用电行为；根据电力用户类型信息，对所属聚合商的电力用户进行聚类分析，获得工业电力负荷集、农业电力负荷集、新能源汽车电力负荷集和生活用电负荷集。
电力用户类型自动识别方法系统设备存储介质

[发明专利]一种基于递归图与卷积神经网络的电力负荷预测方法-CN202111366208.1在审
发明人：邓欣宇;王小璇;高强伟 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于递归图与卷积神经网络的电力负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取电力负荷功率特征；S2、将历史电力负荷特征进行最大最小值归一化处理；S3、构建基于递归图理论的电力负荷特征增强模型；S4、构建基于卷积神经网络的负荷预测模型；S5、得到负荷预测结果。本发明能够将一维负荷特征转换为二维递归图特征，实现特征增强，并利用卷积神经网络进行负荷预测，相比基于一维负荷特征的负荷预测方法，能够有效提升负荷预测精度。
一种基于递归卷积神经网络电力负荷预测方法

[发明专利]一种基于时间序列和卡尔曼滤波的负荷预测方法-CN201711064383.9在审
发明人：田云翔;柳强;赵君伟 -专利权人：国网四川雅安电力（集团）股份有限公司
申请日： 2017-11-02 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列和卡尔曼滤波的负荷预测方法，所述方法包括通过一阶差分法将电力负荷数据进行平稳化处理；根据AIC准则，选取时间序列模型；将平稳化处理后的数据代入选择的时间序列模型，获得时间序列预测方程；建立卡尔曼滤波方程，对建立的卡尔曼滤波方程进行改进，得到自适应卡尔曼滤波方程；将得到的时间序列预测方程代入自适应卡尔曼滤波方程，得到基于时间序列‑自适应卡尔曼滤波的电力负荷预测模型；将已知电力负荷数据代入电力负荷预测模型，获得下一时刻的电力负荷预测数据；解决了现有的电力负荷预测方法存在不准确的技术问题，实现了提高电力负荷预测的精度的技术效果。
一种基于时间序列卡尔滤波负荷预测方法

[发明专利]基于混合注意力机制的电力负荷预测方法及系统-CN202210056626.9在审
发明人：张亮;陈罡;龙源;王云;王鹏;卢佳敏;童凡;黄鑫;范声海;龙嘉文 -专利权人：国网江西省电力有限公司南昌供电分公司
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种混合注意力机制的电力负荷预测方法及系统，包括：获取与电力负荷变化的相关数据；对获得的表征用电客户的档案信息、电力负荷序列数据进行分析，得到具有不同用电行为模式的客户分组数据；从潜在影响因素序列数据中提取与客户分组电力负荷运行变化关联度大于预设关联度阈值的特征，从提取的特征中抽取得到与客户电力负荷变化相关的用电上下文特征；构建用电负荷预测模型；输出得到待预测客户的电力负荷的预测值。本发明通过注意力机制，实现对特征之间相互影响以及特征内部之间时间因素影响等复杂关联关系的协同建模，确保电力负荷运行的准确性。
基于混合注意力机制电力负荷预测方法系统