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[发明专利]配电网线路短期负荷预测方法及装置-CN201711137952.8有效
发明人：谭志海;冷华;龚汉阳;张志丹;朱吉然;唐海国;赵凤青;谢小平 -专利权人：北京四方继保自动化股份有限公司;国家电网公司;国网湖南省电力公司;国网湖南省电力公司电力科学研究院
申请日： 2017-11-16 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开涉及一种配电网线路短期负荷预测方法及装置，该方法包括：根据待预测线路、待预测线路的预测时间区间以及预测时间区间内待预测线路的运行方式，确定待预测线路对应的供电区域中的多个最小区域；对多个最小区域分别进行短期负荷预测，获取多个最小区域所对应的负荷预测结果；对多个最小区域所对应的负荷预测结果进行第一求和处理，确定待预测线路的短期负荷预测结果。本公开实施例所提供的配电网线路短期负荷预测方法及装置，所获取的短期负荷预测结果与待预测线路的运行方式相对应，短期负荷预测的精度高、误差小、跟踪过渡时间短。
配电网线路短期负荷预测方法装置

[发明专利]一种基于模糊聚类的短期负荷预测方法-CN201910458058.3在审
发明人：毛颖卓;吴杰康;张文杰;叶辉良;赵俊浩;任德江 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊聚类的短期负荷预测方法，首先采集负荷数据以及负荷影响因素数据，通过模糊粗糙集对部分负荷影响因素数据进行删减，得到约简后的样本数据；通过模糊C均值聚类法对约简后的样本数据以及预测日数据进行聚类，选取与预测日相似度最高的样本数据作为学习样本数据；基于所述学习样本数据建立基于支持向量机的短期负荷预测模型，并作为输入对所述短期负荷预测模型进行训练；将预测日数据输入训练完毕的短期负荷预测模型进行预测，得到预测时刻的短期负荷结果。本发明方法解决了由于微电网负荷变化的因素多、数据繁琐而导致现有的短期负荷预测方法计算效率和预测精度低等问题。
短期负荷预测预测样本数据学习样本数据模糊聚类影响因素约简模糊C均值聚类法支持向量机负荷变化负荷结果负荷数据计算效率粗糙集微电网相似度聚类采集模糊

[发明专利]电力系统短期负荷预测方法和电力系统短期负荷预测装置-CN202310326869.4在审
发明人：耿华;江博臻 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种电力系统短期负荷预测和电力系统短期负荷预测装置，涉及电力技术领域，包括：基于每个预测场景各自的短期负荷历史曲线，结合每个短期负荷历史曲线的时序和分布相似性进行聚类，得到最优聚类结果；根据目标应用场景的不同，建立基于Transformer的不同负荷预测模型，并利用短期负荷历史曲线和已知特征，对每个类别中的负荷预测模型进行模型训练和评估得到每个类别各自的性能最佳模型；对每个类别各自的性能最佳模型进行模型迁移，以使得每个性能最佳模型各自应用于类间其它应用场景中进行短期负荷预测。本发明简洁地对任意应用场景进行短期负荷预测。提升低层级负荷预测精度，运算量小、运算速度较快。
电力系统短期负荷预测方法装置

[发明专利]基于改进人体舒适度指数的微网超短期负荷预测方法-CN201610149724.1在审
发明人：张伟;张珠玉;闫剑锋;段渴望 -专利权人：积成电子股份有限公司
申请日： 2016-03-16 - 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改进人体舒适度指数的微网超短期负荷预测方法，该方法包括：步骤一，引入空气质量指数，改进人体舒适度指数；步骤二，建立最优局部形相似的超短期负荷预测模型；步骤三，通过一种基于加权平均的最优局部形相似超短期负荷预测方法，获取超短期负荷初始预测值；步骤四，根据改进人体舒适度指数曲线局部形相似表征负荷曲线相似，对超短期负荷初始预测值进行修正，获得超短期负荷预测修正值。本发明建立一种基于改进人体舒适度指数的微网超短期负荷预测方法，针对当前的气候环境特点，该预测方法对连续性数据拟合程度好准确率高，对当前微网中的大面积超短期负荷预测具有重要现实意义。
基于改进人体舒适指数微网超短期负荷预测方法

[发明专利]一种短期负荷及光伏功率预测方法及其系统、设备、介质-CN202010696519.3在审
发明人：刘振兴;马伟哲;齐晖 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种短期负荷及光伏功率预测方法及其系统、设备、介质，所述方法包括：获取历史负荷信息和历史光伏功率信息；利用预先训练好的深度置信网络对历史负荷信息和历史光伏功率信息进行预测得到第一短期负荷及光伏功率预测结果；并且，利用预先训练好的长短记忆网络对历史负荷信息和历史光伏功率信息进行预测得到第二短期负荷及光伏功率预测结果；利用预先训练好的线性模型对第一短期负荷及光伏功率预测结果以及第二短期负荷及光伏功率预测结果进行线性回归处理得到短期负荷及光伏功率预测结果本发明能够实现基于动态组合深度学习模型进行短期负荷及光伏功率的预测，以提高预测精度。
一种短期负荷功率预测方法及其系统设备介质

[发明专利]一种超短期负荷预测方法、装置及电子设备-CN202211292832.6在审
发明人：胡伟;苏阳 -专利权人：阳光慧碳科技有限公司
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种超短期负荷预测方法、装置及电子设备，本发明中，调用目标负荷预测模型对目标历史负荷数据进行处理，以得到初始历史负荷数据对应的超短期负荷预测结果。即通过本发明，能够进行超短期负荷预测。进一步，目标负荷预测模型为从多个参考负荷预测模型中，筛选出的预测误差符合预测误差规则的参考负荷预测模型；参考负荷预测模型为参考预测输入数据长度对应、且基于参考预测输入数据长度对应的质心向量生成，也即，目标负荷预测模型是从参考负荷预测模型中筛选出的较优的参考负荷预测模型，则基于该目标负荷预测模型进行超短期负荷预测，预测准确度高。
一种短期负荷预测方法装置电子设备

[发明专利]基于BR-SOM聚类算法的配电网短期负荷预测模型建立方法-CN202211696858.7在审
发明人：李灯熬;赵菊敏;王鑫磊 -专利权人：山西省能源互联网研究院
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及配电网短期负荷预测技术领域，具体为一种基于BR‑SOM聚类算法的配电网短期负荷预测模型建立方法，首先收集短期负荷历史样本，并进行归一化处理，加快建模速度；然后采用SOM聚类算法对短期负荷历史样本进行分类，构建贝叶斯算法的学习样本；最后采用贝叶斯学习算法建立短期负荷预测模型。本发明方法能够提高配电网短期负荷预测能力。
基于 br som 算法配电网短期负荷预测模型建立方法

[发明专利]一种基于贝叶斯分类的电网系统短期负荷预测方法-CN202210596115.6在审
发明人：任惠;刘浩然 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯分类的电网系统短期负荷预测方法，属于负荷预测领域。本发明提出一种基于贝叶斯分类的电网系统短期负荷预测方法，首先将建立电网系统短期负荷预测指标；接着基于贝叶斯分类建立隶属度模型，最后实现模型计算数据并行化处理，实现对电网系统短期负荷进行精准预测。本发明提供的基于贝叶斯分类的电网系统短期负荷预测方法，打破了传统的预测方法预测时间长的缺陷，缩短预测时间提升预测效率。
一种基于贝叶斯分类电网系统短期负荷预测方法

[发明专利]综合能源多元负荷短期预测方法及系统-CN202211341149.7在审
发明人：周开乐;虎蓉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-10-30 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种综合能源多元负荷短期预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域。本发明将获取的综合能源多元负荷短期预测相关数据进行样本分类后，利用样本分类后的数据训练综合能源多元负荷短期预测模型，该综合能源多元负荷短期预测模型由具有多头自注意力机制和旋转位置编码的时间卷积网络构成，最后利用训练好的模型进行综合能源多元负荷短期预测。本发明可以充分挖掘多元负荷之间的耦合特性，提高综合能源多元负荷短期预测的准确性，进而提高综合能源需求侧管理水平和服务效率。
综合能源多元负荷短期预测方法系统

[发明专利]一种基于数据仓库与数据挖掘技术的短期负荷预测方法及装置-CN201410757196.9在审
发明人：艾利盛;耿云秀;亢可;秦凡;吴浩;赵国庆 -专利权人：国家电网公司;国网吉林省电力有限公司白城供电公司
申请日： 2014-12-11 - 公布日： 2015-04-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明是一种基于数据仓库与数据挖掘技术的短期负荷预测方法，其特点是，包括：数据采集，区域负荷历史数据提取，数据整理、清洗，拟合相关参数与负荷曲线关系，负荷预测数据提取和负荷预测等步骤；并提供包括区域负荷数据收集装置和短期负荷预测仪构成的基于数据仓库与数据挖掘技术的短期负荷预测装置具有方法科学合理，能够快速预测电网短期负荷；装置结构合理，自动化程度高等优点。
一种基于数据仓库数据挖掘技术短期负荷预测方法装置

[发明专利]短期负荷预测方法和短期负荷预测装置-CN201811620945.8在审
发明人：魏丹;梅拉特·西玛·巴蒂博 -专利权人：北京金风科创风电设备有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：提供一种短期负荷预测方法和短期负荷预测装置。所述短期负荷预测方法包括：获取过去时段的负荷数据和预测时段的外部参数；通过小波分解将过去时段的负荷数据分解为第二级细节分量、第三级近似分量和第三级细节分量；基于第二级细节分量，获取预测时段的预测负荷数据的第二级细节分量；基于过去时段的负荷数据的第三级近似分量和第三级细节分量以及所述外部参数，获取预测时段的预测负荷数据的第三级近似分量和第三级细节分量；通过小波重构将预测负荷数据的第二级细节分量、预测负荷数据的第三级近似分量和第三级细节分量重构为预测时段的预测负荷数据根据短期负荷预测方法和短期负荷预测装置，能够准确地预测短期负荷。
短期负荷预测方法装置

[发明专利]一种基于ARIMA和BP神经网络的短期供热负荷组合预测方法-CN202210600848.2在审
发明人：郭彦君;王林;周俊波;王明坤;李军;高耀岿;侯玉婷;王文毓;赵章明;雷杨祥;查玲;王嘉寅;李华 -专利权人：西安热工研究院有限公司;华能国际电力股份有限公司上海石洞口第一电厂;华能秦煤瑞金发电有限责任公司;华能集团技术创新中心有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ARIMA和BP神经网络的短期供热负荷组合预测方法，该方法首先采用ARIMA模型预测短期供热负荷，获取供热负荷线性变化序列，然后采用BP神经网络模型预测短期供热负荷残差，获取供热负荷非线性变化序列，最后将供热负荷线性序列和非线性序列相加获得短期供热负荷组合预测结果。与现有技术相比，本发明在有限数据种类及数据数量的情况下实现了短期供热负荷的准确预测，有效解决了数据难以获取以及单一预测方法由于随机因素导致的预测不准确的问题。
一种基于 arima bp 神经网络短期供热负荷组合预测方法

[发明专利]面向电力大数据的微电网短期负荷预测方法-CN201610948445.1在审
发明人：王保义;牛锐;张少敏 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2016-11-02 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种面向电力大数据的微电网短期负荷预测方法，用于提高微电网短期负荷的预测精度，其技术方案是，所述方法首先建立基于核函数极限学习机(KELM)的微电网短期负荷预测模型；然后采用改进的混合蛙跳算法(ISFLA)对核函数极限学习机的组合参数(C,σ)进行优化，得到ISFLA_KELM预测模型；最后利用ISFLA_KELM预测模型对微电网短期负荷进行预测。本发明利用ISFLA_KELM预测模型对微电网短期负荷进行预测，实验表明，KELM具有较强的回归预测能力，而ISFLA算法寻优能力强，可对KELM的参数进行优化，大大提高了微电网短期负荷的预测精度。
面向电力数据电网短期负荷预测方法

[发明专利]一种计及风电场功率的短期负荷预测方法-CN201911236195.9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： 2020-04-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种计及风电场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；对风电场的功率进行短期预测；将预测的电网电力负荷与风电场功率结果进行叠加，得到计及风电场功率的电网短期等效预测负荷。
一种电场功率短期负荷预测方法

[发明专利]一种超短期母线负荷预测实时在线考核分析方法-CN201410406536.3在审
发明人：李博;门德月;邓勇;曾莉丽;戴赛;崔晖;姚宇臻;黄金富;丁强;李晓磊;董伟;韩彬;许丹;黄文英;杨桂钟;燕京华;张加力 -专利权人：国家电网公司;中国电力科学研究院;国网福建省电力有限公司
申请日： 2014-08-18 - 公布日： 2014-11-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种超短期母线负荷预测实时在线考核分析方法，包括以下步骤：实时获取电网模型中母线负荷信息；获取考核时间段或时刻点超短期母线负荷预测数据；获取考核时间段或时刻点超短期母线负荷实际数据；在线滚动进行超短期母线负荷预测考核分析通过跟踪分析前一时间段或时刻点的超短期母线负荷预测准确率，从点到面全方位实时监控超短母线负荷预测运行情况，实时计算出全网母线负荷准确率与单母线的准确率，对误差较大的母线负荷能够快速准确定位；实现了对在线计算的超短期母线负荷预测进行实时考核分析，跟踪分析前一时段或前一时刻超短期母线负荷预测效果；且具有简单易行，实用性强的特点。
一种短期母线负荷预测实时在线考核分析方法