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[发明专利]一种基于泊松随机过程优化的短期电力负荷预测方法-CN202310850787.X在审
发明人：张毅骏;彭富裕;王春光 -专利权人：亿可能源科技（上海）有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于泊松随机过程优化的短期电力负荷预测方法，属于电力负荷数据处理技术领域。包括如下步骤：获取历史短期电力负荷数据集，训练得到短期电力负荷预测模型；运行所述短期电力负荷预测模型，记录T时间内所有预测失效时所对应的时间点；基于泊松随机过程得到短期电力负荷预测失效时间预测模型；同时运行两个模型，当所述短期电力负荷预测失效时间预测模型预测到短期电力负荷预测失效的时间点，则对所述短期电力负荷预测模型中该时间点对应的短期电力负荷数据进行修正。本发明利用泊松过程预测下次“预测失效”的出现时间点，利用专家经验对这些“预测失效”进行修正，提高了短期电力负荷预测的准确性。
一种基于随机过程优化短期电力负荷预测方法

[发明专利]一种基于聚类特征的电力负荷预测方法及装置-CN202210485029.8在审
发明人：林镇锋;桑玉停;张渊渊;陈传才;夏成文 -专利权人：南方电网深圳数字电网研究院有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类特征的电力负荷预测的方法及装置，该方法包括：分析接收到的负荷预测请求，得到与负荷预测请求相匹配的负荷预测信息，根据负荷预测信息，获取历史电力负荷数据，对获取到的所有历史电力负荷数据执行聚类操作，得到至少一个负荷类别，将每个负荷类别中所包括的所有历史电力负荷数据输入值预先设定的目标预测模型，得到目标预测模型的目标输出结果，根据目标输出结果，生成电力负荷预测结果。可见，实施本发明能够基于聚类特征对电力负荷进行预测，能够有利于提高对于电力负荷预测的准确性，以及能够有利于提高对于电力负荷预测的效率。
一种基于特征电力负荷预测方法装置

[发明专利]基于序列到点模型和迁移学习的电力负荷分解方法及系统-CN202110684944.5在审
发明人：李岩;刘玉娇;李国亮;石访;张照青;康文文;王坤;韩锋;李森;代二刚;燕重阳;杨凤文;郑国伟;王新永;付俊虎;夏文华;李苑红;杨斌;闫洪林;林煜清 -专利权人：国网山东省电力公司枣庄供电公司;国家电网有限公司;山东大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于序列到点模型和迁移学习的电力负荷分解方法及系统，包括：获取设定区域内各入户端采集到的电力负荷数据；将所述获取的数据输入至训练好的电力负荷模型，输出电力负荷有功功率估计值；基于各个电力负荷有功功率估计值，得到电力负荷分解结果；其中，所述电力负荷模型采用公开数据集进行预训练，将预训练后得到的模型参数作为电力负荷模型的初始化参数，然后采用实际采集到的电力入口样本数据对所述电力负荷模型进行训练。本发明通过构建序列到点模型，能够有效降低不同的滑动窗口对模型预测结果的影响，提高电力负荷分解的精度。
基于序列到点模型迁移学习电力负荷分解方法系统

[发明专利]一种非侵入式电力负载监测与负荷分解装置-CN201510180481.3在审
发明人：李斌;黄本雄;王非;余鑫;张海斌 -专利权人：武汉阿帕科技有限公司
申请日： 2015-04-16 - 公布日： 2015-07-15 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非侵入式电力负载监测与负荷分解装置，包括：负荷监测单元，用于获取第一电力线路上的第一电力负荷参数；数据处理单元，用于根据从除第一电力线路之外的N条电力线路上获取的N个电力负荷参数以及第一电力负荷参数，生成第一电力线路上的第一负荷信息，N为大于等于1的整数，其中，第一负荷信息至少包括第一电力负荷参数与N个电力负荷参数中至少一个电力负荷参数之间的对比信息；终端显示单元，用于显示第一负荷信息。可以看出，本发明解决了现有技术中的负荷信息仅针对被监测的电力线路，内容较为单一的技术问题，使得用户在了解第一电路线路的第一负荷信息时，还能够横向了解其他电路线路的信息，方便用户进行对比。
一种侵入电力负载监测负荷分解装置

[发明专利]一种基于人工智能的电力负荷识别与预测方法-CN202110718458.0在审
发明人：易秀成;伍家翀;吴南章;傅天忆;易冉 -专利权人：杭州易龙电安科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明为一种基于人工智能的电力负荷识别与预测方法，包括建立负荷识别模型并训练；根据用户历史用电负荷曲线将用户划分为多个用户组；给每个用户组建立组负荷预测模型；给每个用户组的组负荷预测模型建立训练集；利用训练集对组负荷预测模型进行训练；建立总负荷预测模型并进行训练；利用负荷识别模型进行负荷识别；利用组负荷预测模型预测各个用户组的电力负荷并根据实际电力负荷进行参数调整；利用总负荷预测模型预测所有用户的总电力负荷并根据实际总电力负荷进行参数调整本发明的优点是：以电力识别结果为电力预测基础，提高了电力负荷预测的准确性；设有两个组负荷预测模型，提高了组负荷预测模型自学习的容错能力。
一种基于人工智能电力负荷识别预测方法

[发明专利]一种多节点电力负荷预测方法-CN202110898421.0有效
发明人：谭貌;何峰;胡程林;陈翔;李辉;唐力军;苏永新 -专利权人：湘潭大学;湖南华菱湘潭钢铁有限公司
申请日： 2021-08-05 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多节点电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤一，电力负荷数据采集：获取电力系统中待预测负荷节点及其上层节点的历史负荷数据，构建多节点电力负荷原始数据集；步骤二，数据预处理：构建多节点负荷样本数据集；步骤三，构建多节点电力负荷预测模型；步骤四，多节点电力负荷预测：将多节点负荷样本输入到多节点电力负荷预测模型进行在线预测，一次性得到多节点电力负荷的预测结果。本发明增加了上层节点负荷与待预测节点负荷相关性的考虑，并通过多个节点网络的组成的多节点电力负荷预测模型对多节点时间序列数据进行挖掘，同时预测多个节点的负荷，采用同时预测每个节点的方式替代传统的逐一单点预测方法
一种节点电力负荷预测方法

[发明专利]一种电力负荷智能预测操作方法-CN202210196306.3在审
发明人：陈刚;朱雪峰 -专利权人：武汉新能纪元技术有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种电力负荷智能预测操作方法，所述预测操作方法包括选取实时地区电力负荷数值、选取历史阶段地区电力负荷数值、对比实时地区电力负荷数值和历史阶段电力负荷数值、分析对比电力负荷数值变化、总结规律预测；本发明通过增加了地区上不同时间段业态和区域变化综合考虑，以及新能源渗透率超过40%场景96点日前负荷场景，使得预测数据更加精准，分析对比地区历史电力负荷数值和实时电力负荷数值的变化，且对比数值需要采用多时段多批次的对比，从而避免了单一性问题的出现，分析模块可以自动总结出地区不同时间段的电力负荷数值的变化规律，进而可以通过变化规律预测出后期的电力负荷数值，可以对电力负荷进行智能预测。
一种电力负荷智能预测操作方法

[发明专利]一种电力系统的负荷特性确定方法及系统-CN201510548903.8在审
发明人：沈良雄;徐从谦;耿辉 -专利权人：中车大连电力牵引研发中心有限公司
申请日： 2015-08-31 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种电力系统的负荷特性确定方法及系统，该方法包括采用S型惯性权重粒子群算法进行电力系统的负荷模型参数辨识，然后根据辨识出的负荷模型参数建立电力系统的负荷模型，并根据该负荷模型确定电力系统的负荷特性本发明实施例提供的电力系统的负荷特性确定方法和系统，通过一种改进型的PSO提高负荷模型参数辨识的精度，辨识出最适合的负荷模型参数，从而可以建立准确描述电力系统负荷特性的负荷模型进行电力系统的负荷特性确定，提高了电力系统负荷特性研究的准确性和有效性。
一种电力系统负荷特性确定方法系统

[发明专利]短期电力负荷预测方法-CN201910568621.2在审
发明人：何建剑;苏冬梅;李靖波;王国彬;刘会;岳东明;张羽;苗光尧;田晓涛;陈锋锐;李叶飞;王磊;周玫;安静;贺生斌 -专利权人：国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及电力预测领域，更具体地说，涉及一种短期电力负荷预测方法，包括：从历史数据中获取短期电力负荷样本数据针对短期电力负荷样本数据利用主成分分析技术进行分析，得到短期电力负荷的主成分分量数据；构建支持向量机模型，并根据主成分分量数据构建训练集；运用训练集对支持向量机模型进行训练，得到短期电力负荷预测模型；利用所述短期电力负荷预测模型对未来短期的电力负荷进行预测。本发明能够对未来电力负荷进行准确、实时、可靠的预测。
电力负荷电力负荷预测支持向量机模型主成分分量样本数据训练集主成分分析电力预测历史数据数据构建预测构建分析

[发明专利]基于孪生网络的电力负荷预测方法及系统-CN202310885152.3在审
发明人：王克佳;李雪 -专利权人：王克佳
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于孪生网络的电力负荷预测方法及系统，属于电力技术领域。首先获取历史电力负荷数据和历史电力卫星图像；其次对历史电力负荷数据进行特征工程处理，得到时间序列数据；再通过卫星图像网络进行特征提取，得到一维数据，将其与时间序列数据进行合并，得到电力负荷序列数据；然后将训练集输入到孪生网络，进行电力负荷预测，得到初始电力负荷预测模型；最后测试集输入到初始电力负荷预测模型进行测试，直至满足设定条件时则输出电力负荷最终预测模型。本发明通过结合卫星图像和时序数据，可以更全面地分析和预测电力负荷，提高预测模型的准确性和效果，为电力系统的运营和规划提供准确的电力需求估计。
基于孪生网络电力负荷预测方法系统

[发明专利]用电设备按电力系统负荷调整耗电方法和相应系统及设备-CN201010203839.7无效
发明人：黄金富 -专利权人：黄金富
申请日： 2010-06-18 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： H02J3/14 文献下载
摘要：一种用电设备按电力系统负荷调整耗电方法和相应系统及设备，电力系统设有负荷信息发布装置(1)，可以采集电力装置(2)的电力负荷状态以负荷信息(4)为载体传送给用电设备(3)，由用电设备(3)根据负荷信息(4)内容的电力负荷状态调整用电设备(3)的耗电量，当发现电力负荷状态超过指定负荷上限时，用电设备(3)调整本身的运作来降低耗电量，以防止电力装置(2)出现负荷过载情况。本发明的优点是用电设备(3)可即时知道电力系统的负荷状态，当出现负荷满载或过载时，就可立即停止一些非必要的运作来减少耗电量，避免电力系统出现负荷过载，也就避免了发生停电事件。
用电设备电力系统负荷调整耗电方法相应系统

[发明专利]电力负荷预测值确定方法、装置、设备和计算机可读介质-CN202210996159.8有效
发明人：刘泽三;闫晨阳;孟洪民;闫廷廷;赵阳;徐哲男;文爱军;刘迪;许剑;刘松阳;王孟强;尹玉 -专利权人：国网信息通信产业集团有限公司;北京中电飞华通信有限公司
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了电力负荷预测值确定方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取历史电力负荷数据集合；对历史电力负荷数据集合中的历史电力负荷数据进行聚类处理，得到历史电力负荷数据类集合；利用历史电力负荷数据类集合，从预先设置的初始影响因素集合中确定关键影响因素，得到关键影响因素集合；根据历史电力负荷数据类集合和关键影响因素集合，生成目标决策树；将待预测日期的关键影响因素向量输入目标决策树，得到分类结果；利用分类结果，确定待预测日期的电力负荷预测值。该实施方式可以提升最终生成的电力负荷预测值的准确性，增强电力负荷预测值对电力系统的指导意义。
电力负荷预测确定方法装置设备计算机可读介质

[发明专利]一种基于Seq2Seq的电力负荷预测模型的构建方法及应用-CN202210569462.X在审
发明人：卢仁智;白瑞昌 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Seq2Seq的电力负荷预测模型的构建方法及应用，属于电力负荷预测领域，包括：搭建电力负荷预测模型；最小化电力负荷预测模型预测得到的电力负荷序列与真实电力负荷序列之间的偏差以及最小化电力负荷预测模型的残差为目标，训练电力负荷预测模型；本发明所构建的电力负荷预测模型中的基本块通过残差连接，使得当前基本块无法学习到的信息可以递交到下游的基本块来学习，减轻了每一个基本块的负担，使得电力负荷序列中的时序信息能更充分的挖掘出来；另外，本发明将电力负荷预测模型最后的残差输出累加到损失函数中，提高了深度神经网络的可训练性和模型的收敛性；因此，本发明能够更加精确地对未来时间点下的电力负荷进行预测。
一种基于 seq2seq 电力负荷预测模型构建方法应用

[发明专利]一种电力小时负荷的李雅普诺夫指数混沌模型监测方法-CN201210355237.2无效
发明人：李眉眉;第宝锋;柯玲;黄正文;丁晶 -专利权人：四川大学
申请日： 2012-09-21 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明一种电力小时负荷的李雅普诺夫指数混沌模型监测方法，即以电力小时负荷为研究对象，基于混沌理论，重构电力负荷相空间，研究如何提取电力负荷的动力学信息特征，探讨负荷相空间中的非线性预测方案，然后应用到实际预测和安全监测中的物理建模分析方法其技术方案如下：A、按照全年365天每天24小时整点提取电力负荷，组成电力小时负荷序列；B、利用李雅普诺夫指数混沌模型，找到负荷相空间中演化的规律以及最大一维Lyapunov指数的估计值。电力负荷数据是水资源开发、优化配置、水库调度的重要依据，电力负荷预测对电力系统的安全经济运行起着十分重要的作用。本发明说明电力小时负荷具有混沌特性，其预测精度令人满意，能有效监测电力小时负荷变化规律从而保障电力系统的安全经济运行。
一种电力小时负荷李雅普诺夫指数混沌模型监测方法

[发明专利]一种预测短期电力负荷的方法、系统、设备及存储介质-CN202310471171.1在审
发明人：刘钰山;梁舟驰;李晓 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种预测短期电力负荷的方法、系统、设备及存储介质，本发明实施例在采集真实电力负荷数据及温、湿度数据后，利用迭代训练后的合成数据生成模型分析真实数据并提取特征生成合成数据，依次以固定时间为周期交替拼接真实数据与合成数据，生成负荷预测数据与负荷预测数据集，将负荷预测数据输入至预设电力负荷预测模型进行电力负荷预测，生成对应电力负荷预测结果。解决了短期电力负荷预测的样本数据量较少，电力负荷预测误差大的技术问题，有效提高了短期电力负荷预测的准确性。
一种预测短期电力负荷方法系统设备存储介质