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[发明专利]基于混沌麻雀搜索算法的短期电力负荷预测方法及装置-CN202111512649.8在审
发明人：邹定江;刘天羽 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-12-11 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于混沌麻雀搜索算法的短期电力负荷预测方法及装置，所述方法包括：S1：获取历史电力负荷数据，并根据历史电力负荷数据获取电力负荷值影响因素；S2：对历史电力负荷数据进行预处理；S3：构建初始短期电力负荷预测模型并进行训练，得到最优预测模型；S4：使用最优预测模型进行短期电力负荷预测，对输出数据进行反归一化，得到电力负荷预测结果。
基于混沌麻雀搜索算法短期电力负荷预测方法装置

[发明专利]一种电力负荷指标预测方法、系统、设备及介质-CN202310831900.X在审
发明人：康俊生;李尤;万向;黄星;黄元;周昊天;王鸿涛;耿硕 -专利权人：四川中电启明星信息技术有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及电力负荷预测技术领域，具体地说，涉及一种电力负荷指标预测方法、系统、设备及介质；首先将获取的电力负荷历史数据、区域气象信息数据和能源价格特征数据进行预处理；然后提取数据特征，调用长短记忆网络建立预测模型，并根据预测模型得到初步电力负荷预测值；最后根据从社交网络中获取的实时电力负荷舆情信息，校正初步电力负荷预测值，并可视化展示校正后的电力负荷预测值；实现了对电力负荷指标的全面高效预测，且预测分析更加准确快速
一种电力负荷指标预测方法系统设备介质

[发明专利]电力电子设备负荷特性分析方法-CN202010381256.7在审
发明人：王亮;徐杭;童充;戴康;王弈辰;倪卫良;周永智;曹小平 -专利权人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力电子设备负荷特性分析方法，为：预先建立统计意义下用于反映电力电子设备对应的各个节点的临界电压分布规律的负荷侧电力电子设备分析模型，当电力系统中出现电压跌落时削减各个节点的负荷而获得反映负荷削减规律的负荷削减模型，则基于负荷侧电力电子设备分析模型和负荷削减模型分析得到电力电子设备在电压跌落下的响应特性。负荷侧电力电子设备分析模型包括均匀分布型、三角分布型、正态分布型和指数分布型，负荷削减模型与负荷侧电力电子设备分析模型一一对应。本发明从统计意义上对电力电子设备负荷特性进行分析，为进一步分析研究高比例电力电子设备渗透率下电力系统负荷特性的影响提供了支撑。
电力电子设备负荷特性分析方法

[发明专利]电力负荷的预测方法、电子设备和存储介质-CN202310362069.8在审
发明人：杨林晓;任锐;孙亮 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种电力负荷的预测方法、电子设备和存储介质。其中，该方法包括：获取待供电区域的气象预告结果；调用电力预测模型对待供电区域在气象预告结果下需要的电力负荷进行电力预测，得到电力负荷预测结果，其中，所述电力预测模型为基于初始电力预测模型对用于电力预测的经验数据进行学习而得到，初始电力预测模型具有可解释属性，可解释属性至少用于确定与初始电力预测模型相匹配的经验数据；将电力负荷预测结果输出至电力系统，其中，电力负荷预测结果用于使电力系统向待供电区域供应对应的电力负荷。本申请解决了电力负荷预测的准确性低的技术问题。
电力负荷预测方法电子设备存储介质

[发明专利]基于气象因素的电网电力负荷预测方法及系统-CN201610137759.3有效
发明人：盛鹍;陈佳;陈火焱;谢欣涛;潘力强;廖菁;雷雨田;任铁平;谢车轮;胡志军 -专利权人：国家电网公司;国网湖南省电力公司;国网湖南省电力公司经济技术研究院
申请日： 2016-03-10 - 公布日： 2016-08-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于气象因素的电网电力负荷预测方法，包括：分析气象因素与电网电力负荷的相关性；采集样本区间中与气象因素相关的历年空调负荷数据；统计出空调负荷的自然增长率；根据所述历年空调负荷数据以及所述自然增长率，获得当年空调负荷；将所述当年空调负荷与当年基础负荷进行叠加，获得当年调度最大电网电力负荷。本发明还提供了一种基于气象因素的电网电力负荷预测系统，结合气象因素与电网电力负荷的相关性，提高电网电力负荷预测的准确性。
基于气象因素电网电力负荷预测方法系统

[发明专利]负荷预测方法、装置及设备-CN202110523059.9在审
发明人：李岩;刘玉娇;李国亮;王坤;韩锋;李森;代二刚;杨凤文;燕重阳;郑国伟 -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;华北电力大学（保定）
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种负荷预测方法、装置及设备，所述方法包括：获取目标历史时段对应的电力负荷数据；基于至少两类电力负荷预测算法对电力负荷数据进行预测处理，得到各类电力负荷预测算法对应的预测值；对各类电力负荷预测算法对应的预测值进行泛化平均处理，得到目标预测时段的电力负荷数据。针对不同的电力系统，采用不同类别的电力负荷预测算法进行泛化平均处理，能够对多种情况下的电力系统进行负荷预测，提高了负荷预测的预测精度。
负荷预测方法装置设备

[发明专利]一种考虑分时电价和需求响应的电力用户购电行为模拟方法-CN202211271686.9在审
发明人：张建;王荣茂;徐熙林;张晔;夏楠楠;刘楠 -专利权人：辽宁电力交易中心有限公司;国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院;国网辽宁省电力有限公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑分时电价和需求响应的电力用户购电行为模拟方法，包括以下步骤：收集电力用户用电需求历史数据和电力市场交易价格数据，依据电力价格弹性模型计算电力用户电力需求弹性系数。依据电力用户的负荷特性，电力用户依据分时电价调整用电行为后的用电负荷。依据分时电价得到电力用户调整用电行为的电力需求量后，结合电力需求弹性系数得到用户响应之后在i时段电力负荷。根据在时段i的电力用户电力负荷数据，计算电力用户依据分时电价调整用电行为后在时刻i的用电负荷变化率。基于用户响应度，以用户在在一个时段中的削减或者增加和转移的负荷建立电力用户的响应模型，得到电力用户在各个时段的电力负荷需求总量。
一种考虑分时电价需求响应电力用户行为模拟方法

[发明专利]一种基于大数据时空聚类的智慧电网电力负荷预测方法-CN201910043165.X有效
发明人：刘辉;陈超;徐一楠;龙治豪;段铸;王子琪 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-01-17 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据时空聚类的智慧电网电力负荷预测方法，将电力负荷时间序列分为时间向量和空间向量，分别对时间向量和空间向量进行聚类，得到N*K个时空聚类类别，每个聚类类别综合电力负荷时间序列在时间和空间的特性，然后对每种时空聚类类别的电力负荷时间序列分别建立负荷预测模型，该方法从电力负荷的时空特性进行分析，能有效辨识时间和空间对电力负荷的影响，有效精准的预测电力负荷。
一种基于数据时空智慧电网电力负荷预测方法

[发明专利]企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统-CN201310716598.X在审
发明人：孟德峰 -专利权人：孟德峰
申请日： 2013-12-23 - 公布日： 2014-03-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及电力系统技术领域，特别涉及企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统。其中该方法，包括：根据配电网的电力层级结构及电力负荷分配规则，对配电网划分配电层级；按照所述配电层级，设置数据采集计算终端，其中数据采集计算终端与其所属于的配电层级中设置的电力数据采集节点相对应；属于同级配电层级的数据采集计算终端组建成电力负荷预测子网络，各级别的电力负荷预测子网络按照预设组网规则组建成电力负荷预测网络。本发明的企业配电网电力负荷预测网络建立方法、预测方法及系统，在对企业配电网进行电力负荷预测时，能够提高电力负荷预测的精度及准确度，尤其在短期负荷预测领域具有较好的预测效果。
企业配电网电力负荷预测网络建立方法系统

[发明专利]一种电力泛化综合负荷模型及其建立方法-CN202111104833.9在审
发明人：董坤;汤奕;赵剑峰 -专利权人：东南大学溧阳研究院;东南大学
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种电力泛化综合负荷模型及其建立方法，电力泛化综合负荷模型包括电力电子接口电路、智能控制逻辑模块、电力负荷元件模型、配电网配电设备模型、分布式发电模型、储能负荷元件模型，通过设置电力电子接口电路，本发明有效地考虑电力电子和智能控制对电力综合负荷模型的影响强度，实现了对电力电子技术和电力综合负荷模型融合，实现免人工调查统计的建模方法。
一种电力泛化综合负荷模型及其建立方法

[发明专利]电力负荷预测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110503715.9在审
发明人：郭庆;张栋栋;王浩;张建磊;宋怀明 -专利权人：曙光信息产业（北京）有限公司
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2021-08-13 - 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。该方法包括：计算机设备通过获取历史电力负荷数据，根据预设的多个时间段将历史电力负荷数据划分为多个负荷数据集，根据各负荷数据集的时间段确定对应的目标负荷预测模型，将各负荷数据集输入至对应的目标负荷预测模型中，得到时间段的电力负荷预测结果。本方案中，由于不同时间段的电力负荷数据存在较大的差异，构建各个时间段对应的目标负荷预测模型进行电力负荷的预测，相比传统算法模型，分时间段的预测模型可以更好的应对电力负荷的在不同时间段的周期性变化波动和多因素的影响，具有较强的实用性，且提高了各个时间段电力负荷预测结果的准确性。
电力负荷预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于细胞元成长模型的空间负荷预测方法-CN201510530075.5有效
发明人：冯亮;冯旭;郑志杰;吴奎华;杨波;梁荣;杨慎全 -专利权人：国网山东省电力公司经济技术研究院;国家电网公司
申请日： 2015-08-26 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于细胞元成长模型的空间负荷预测方法，它包括以下过程：建立细胞元成长模型；选择与划定时空数据库中细胞元样区；定义电力负荷细胞元；建立电力负荷细胞元的转换规则；建立电力负荷细胞元样本子数据库；获取中心电力负荷细胞元及邻居细胞元相关属性数据；通过负荷属性数据判别中心电力负荷细胞元的活力值；利用电力负荷细胞元的转换规则确定中心电力负荷细胞元的负荷值，并将在规划期内可能发生变化的细胞元数据存入优化细胞元数据表中；对所有电力负荷细胞元进行空间负荷预测并输出空间负荷预测值。本发明解决了地块数据不全、各个地块相互影响考虑欠缺从而导致负荷预测不够准确的问题。
一种基于细胞成长模型空间负荷预测方法

[发明专利]基于大数据的一体化电力调度自动化系统-CN202210855189.7在审
发明人：潘金月;王华伟;应志富;程小虎;史文迪;鲁晓威;宋驰;周亚;王球;庞丽;黄敏敏;赵蒙蒙;庄颖涛 -专利权人：国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于大数据的一体化电力调度自动化系统，涉及电力调度技术领域，解决了现有技术在进行建筑负荷预测时，无法对建筑中各种负荷相关数据进行甄别利用，导致建筑负荷预测不准确的技术问题；本发明将规律负荷数据与负荷预测模型结合获取规律预测数据，与通过非规律负荷数据获取的非规律预测数据结合获取负荷预测数据，考虑了影响电力负荷的各种因素，提高了建筑负荷的预测精度，为电力调度提供数据基础；本发明基于使用频率将电力设备划分为规律负荷设备和非规律负荷设备，规律负荷设备的电力负荷可以有效预测，非规律负荷设备的电力负荷统计获取，二者联合获取负荷预测数据，提高了负荷预测数据的准确度。
基于数据一体化电力调度自动化系统

[发明专利]基于融合模型的电力负荷短期预测方法、装置及相关介质-CN202210976233.X在审
发明人：李婉莹;王国勋;刘雨桐;雷晓宇;张兴 -专利权人：华润数字科技有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于融合模型的电力负荷短期预测方法、装置及相关介质，该方法包括：获取电力负荷数据，并进行特征归一化处理，得到对应的电力负荷序列；采用支持向量回归模型对电力负荷序列进行训练及预测，得到对应的电力负荷预测值，并根据电力负荷序列和电力负荷预测值得到一残差序列；采用动力学模态分解模型对残差序列进行训练及预测，得到第一残差序列预测值；利用灰色灾变预测模型对残差序列进行异常值检测校准，以得到第二残差序列预测值；将电力负荷预测值与所述第二残差序列预测值进行叠加，并将叠加结果作为最终的电力负荷短期预测结果。本发明能够解决力负荷存在的非平稳、波动性强等问题，以提高电力负荷短期预测的准确率和稳定性。
基于融合模型电力负荷短期预测方法装置相关介质

[发明专利]一种混合粒子群优化与极限学习机的电力负荷预测方法-CN201510878644.5有效
发明人：陈羽中;李婉华;郭文忠;郭昆;牛玉贞 -专利权人：福州大学
申请日： 2015-12-04 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及用电负荷预测技术领域，特别是一种混合粒子群优化与极限学习机的电力负荷预测方法，所述方法包括如下步骤首先，对电力负荷数据进行预处理，之后采用混合粒子群优化与极限学习机的电力负荷预测方法对电力负荷历史数据进行训练，生成电力负荷预测的极限学习机模型；最后利用生成的极限学习机模型计算未来时刻的电力负荷的预测值。该方法结合粒子群优化对极限学习机方法进行改进，解决极限学习机在电力负荷预测时存在的稳定性问题，该方法可以从历史的电力负荷数据中挖掘出电力负荷数据的特性进而生成稳定的极限学习机预测模型，并对未来的电力负荷数据进行预测
一种混合粒子优化极限学习机电力负荷预测方法