专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法-CN202010865591.4有效
  • 刘俊;赵宏炎;刘嘉诚;刘晓明;张睿哲;池宇琪;彭鑫 - 西安交通大学
  • 2020-08-25 - 2023-08-04 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于大用户电量信息的地市电网售电量预测方法:调研统计地市内月用电量300万千瓦时及以上大用户的电量信息和未来用电计划;对获取的大用户电量信息进行预处理,以保证数据的完整性、唯一性与结构一致性;基于皮尔逊积矩相关系数计算,分析地市大用户电量信息累加与地市电网大工业售电量及地市电网总售电量之间的关联关系;通过对地市电网各类售电量占总售电量比例的计算,分析地市电网售电量的结构;建立以地市内大用户电量信息累加为输入、地市电网售电量为输出的线性回归模型,结合所掌握的大用户未来电量使用计划,对地市电网年度售电量进行预测,以解决大工业占比较高的地市电网售电量预测精度不足的问题。
  • 一种基于用户电量信息地市电网预测方法
  • [发明专利]一种基于用电量序列的月度售电量预测方法-CN202010865592.9有效
  • 刘俊;赵宏炎;刘嘉诚;刘晓明;陈长;吴泽阳;吴柳 - 西安交通大学
  • 2020-08-25 - 2022-12-09 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于用电量序列的月度售电量预测方法,主要包括:将月度用电量历史数据划分为训练集以及验证集两部分;建立以待预测月的上一月和去年同期的用电量为输入,待预测月的用电量为输出的支持向量机模型;利用贝叶斯优化对支持向量机的惩罚系数c、核函数系数γ及不敏感系数ε进行寻优;建立最优参数下的支持向量机预测模型并预测未来用电量;基于月度用电量序列历史数据和预测结果,构建虚拟电量序列;最后,建立以虚拟电量序列为输入、月度售电量为输出的逐月线性回归模型,对未来月度售电量进行预测,以减小售电量因抄表例日不固定、统计区间与自然月有所差别导致直接使用售电量历史数据进行预测的误差。
  • 一种基于用电量序列月度电量预测方法

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