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[发明专利]电力专变客户柔性负荷调度方法及终端设备-CN202110211111.7有效
发明人：段子荷;付文杰;申洪涛;杨迪;马红明;刘林青 -专利权人：国网河北省电力有限公司营销服务中心;国家电网有限公司
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明适用于电网技术领域，公开了一种电力专变客户柔性负荷调度方法及终端设备，上述方法包括：获取电力专变客户的用电信息，并获取典型日的电价数据；基于电力专变客户的用电信息，对电力专变客户进行负荷分解，得到电力专变客户的用电总状态序列集；根据电力专变客户的用电总状态序列集，得到电力专变客户的设备级负荷参数；基于电力专变客户的用电信息、电价数据和电力专变客户的设备级负荷参数，根据预设的柔性负荷调度模型，得到柔性负荷调度方案，并根据负荷调度方案进行柔性负荷调度本发明可以实现对电力专变客户柔性负荷的精细化调度。
电力客户柔性负荷调度方法终端设备

[发明专利]电力系统短期负荷预测方法、系统、设备及介质-CN202011351479.5有效
发明人：王岩;宋旭日;李立新;叶瑞丽;谢琳;冯琼;崔灿;李博;范士雄;狄方春;李劲松;李大鹏;封超涵;夏文岳;杨清波;王佳琪;刘升;张周杰;武书舟;刘东;马欣欣;陶蕾;徐鑫 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于电力系统调度控制领域，公开了一种电力系统短期负荷预测方法、系统、设备及介质，包括：获取电力系统待预测时段前预设时段的负荷数据及负荷影响数据；获取电力系统待预测时段的负荷影响数据；根据电力系统待预测时段的负荷影响数据，以及电力系统待预测时段前预设时段的负荷数据及负荷影响数据，通过预设的负荷预测网络模型进行预测，得到电力系统待预测时段的负荷预测结果。基于时间卷积网络模型负荷预测网络模型，能够进行并行执行数据处理，极大的提升电力系统负荷预测的速度；同时，采用基于时间卷积网络模型的负荷预测网络模型进行预测，相较于现有的LSTM模型能够保留更多的历史信息，进而保证电力系统短期负荷预测的高准确性要求。
电力系统短期负荷预测方法系统设备介质

[发明专利]电力负荷异常数据识别方法、装置和计算机设备-CN201811571974.X有效
发明人：李欣;张卫华;阮少炜;刘延乐;高贞彦;王飞;刘海林;林云峰 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种电力负荷异常数据识别方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取电力负荷异常数据识别模型；电力负荷异常数据识别模型为基于改进的K‑means聚类算法对历史电力负荷数据进行学习训练而得到的；其中，改进的K‑means聚类算法为选择与聚类簇数等数量且差异最大的数据作为聚类的初始簇中心，并通过肘形判据算法确定聚类簇数；将待识别的电力负荷数据输入电力负荷异常数据识别模型，得到待识别的电力负荷数据中的电力负荷异常数据。采用本方法能够提高电力负荷异常数据识别的效率和准确率。
电力负荷异常数据识别方法装置计算机设备

[发明专利]一种电力负荷模拟检测平台-CN201811633344.0有效
发明人：乔国华;曹金京;许鹏飞;赵永玲;段晶晶 -专利权人：国网山东省电力公司博兴县供电公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G01R21/00 文献下载
摘要：本发明提供一种电力负荷模拟检测平台，模拟负荷配置模块可以多个电力负荷检测载体。由于在地区供电网络，或供电台区内设置有多种供电设备，配电设备，为了能够实现基于测试需要，根据用户需要配置多个电力负荷检测载体，每个电力负荷检测载体对应到待检测低压台区模块中的电力单元，来进行有针对性的测试，使用户能够获悉在承受额定电力负荷下，供电台区的工作状态，供电系统能够承受电力负荷波动的区间，这样基于了解供电台区的承受负荷，及负荷波动空间，可以动态的条件用电设备，保证供电系统稳定运行。模拟电力负荷测试过程可以基于系统编辑仿真软件进行，或基于系统程序模拟进行。
一种电力负荷模拟检测平台

[发明专利]采用大扰动数据辨识电力负荷成分比例的方法与系统-CN202210994769.4在审
发明人：魏颖;金宇清;鞠平;秦川;韩敬东;夏实秋 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种采用大扰动数据辨识电力负荷成分比例的方法与系统，该方法首先获取电力负荷在电力系统发生大扰动而造成电压跌落时的动态响应数据；然后，根据电压跌落持续期间的电压跌落量和有功功率变化量，计算出静态负荷的稳态有功功率；接着，在总的负荷响应中分离出只含电动机负荷和电力电子接口负荷的动态响应；随后，根据电动机负荷有功功率响应的分离结果及其最高拟合精度确定电力电子接口负荷的稳态有功功率；接着，在负荷总的稳态有功功率中减去静态负荷的稳态有功功率和电力电子接口负荷的稳态有功功率，得到电动机负荷的稳态有功功率；最后，根据静态负荷、电力电子接口负荷和电动机负荷三种成分的稳态有功功率计算其所占比例。
采用扰动数据辨识电力负荷成分比例方法系统

[发明专利]电力负荷预测方法及预测系统-CN201910996424.0在审
发明人：张乐 -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： 2019-10-18 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种电力负荷预测方法及预测系统，所述预测方法包括：S1、基于电力负荷数据将电力负荷曲线分为N类；S2、选取3组数据集，利用基于交叉验证的网格搜索方法优化惩罚参数C和核函数参数g，并对N(N‑1)/2个SVM分类器进行训练，得到对电力负荷曲线进行分类的分类模型；S3、利用分类模型对电力负荷数据进行分类；S4、基于分类的电力负荷数据和负荷预测模型对电力负荷进行预测。本发明通过对电力负荷曲线进行分类，并建立基于SVM分类器的分类模型，从而实现在对电力负荷曲线进行分类的基础上实现负荷预测，分类模型中对参数C和g进行了优化，大大提高了分类模型的预测准确性。
分类模型电力负荷曲线电力负荷数据分类预测电力负荷预测负荷预测模型惩罚参数电力负荷负荷预测交叉验证网格搜索预测系统核函数组数据参数C 优化

[发明专利]一种基于电力负荷特征反向提取监测点的方法及系统-CN202111281895.7在审
发明人：赵仰东;曹杰;李瑶虹;丁晓;胡健;王威;张弦;许道强;董勤伟;刘娟;严海浪 -专利权人：江苏瑞中数据股份有限公司;南瑞集团有限公司;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于电力负荷特征反向提取监测点的方法，包括(1)采集并预处理电力负荷数据；(2)通过聚类分析建立相似用户历史电力负荷序列集；(3)通过单用户当月电力负荷数据变化趋势，划分用户电力负荷波动区间，构建单用户各波动区间的历史电力负荷序列集；(4)获得用户离群负荷序列，通过匹配相同波动区间的用户历史电力负荷序列集、相似用户历史电力负荷序列集获得用户离群负荷序列的异常程度并输出异常序列。本发明提高检测效率、降低成本消耗；提高单用户异常电力负荷检测精度；提高异常检测的时效性；用户异常检测的准确性提升6个百分点且时效性提升至每20分钟刷新一次异常检测结果。
一种基于电力负荷特征反向提取监测方法系统

[发明专利]一种配网智能化负荷预测方法-CN202211708557.1在审
发明人：卢纯义;黄健;杨震;于津;吕默影;王晔辰;范彬彬;刘晓谦;吴敏航;宋俊杰;鲍成新;祝翰林 -专利权人：国网浙江省电力有限公司金华供电公司;国网浙江省电力有限公司兰溪市供电公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种配网智能化负荷预测方法，包括如下步骤：S1：采集历史电力负荷数据，并对历史电力负荷数据进行预处理；S2：提取历史电力负荷数据中影响电力负荷的特征，作为训练特征集，计算各个特征的影响权重，作为训练权重集；S3：根据训练特征集以及训练权重集构建电力负荷预测模型；S4：将电力负荷数据输入至电力负荷预测模型，进行迭代训练，输出电力负荷预测值；其中，电力负荷预测模型至少包括循环神经网络，通过循环神经网络对于输入值进行前向计算输出值以及反向计算误差项值本申请的有益效果：通过循环神经网络弥补了负荷预测采用单一预测模式存在的不足，同时采用优化的BPTT算法减少了循环过程中的计算量。
一种智能化负荷预测方法

[发明专利]基于多时间尺度长短时记忆神经网络的电力负荷预测方法-CN201710867968.8在审
发明人：杨延东;邓力;李书芳;张贯京;葛新科;张红治 -专利权人：深圳市景程信息科技有限公司
申请日： 2017-09-22 - 公布日： 2018-01-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多时间尺度长短时记忆神经网络的电力负荷预测方法，该方法包括步骤通过输入单元接收用户输入的所需预测区域内的历史电力负荷数据和区域特征因素；根据历史电力负荷数据和区域特征因素构建区域电力负荷预测模型；采用长短时记忆神经网络(LSTM)对区域电力负荷预测模型进行训练建模以生成多时间尺度长短时记忆神经网络；利用训练生成的多时间尺度长短时记忆神经网络对所需预测区域内的电力负荷进行预测并产生该区域内的电力负荷预测结果；通过输出单元输出所需预测区域内的电力负荷预测结果。本发明通过构建多时间尺度的电力负荷预测模型，能够精确预测出区域电力负荷，提升预测效果。
基于多时尺度短时记忆神经网络电力负荷预测方法

[发明专利]一种电力负荷预测中应用孤立森林算法剔除异常数据处理的方法-CN202010528176.X在审
发明人：周浩;胡炳谦;顾一峰;韩俊 -专利权人：上海积成能源科技有限公司
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：由于实际生产生活中的用电不规律性（例如突发事件造成的用电高峰或低谷，监测系统故障等），经常会出现监测值背离实际情况或者不符合电力预测对象普遍用电规律的情况。在电力负荷预测中纳入这类异常的数值将会大大的降低电力负荷预测模型的训练效果，进而降低电力负荷预测结果的准确性，通过相应的数学统计的方式分析以及处理原始的电力负荷历史数据，保证用于电力负荷预测的负荷历史数据的有效性已经成为电力负荷预测中的一个重要研究课题本发明公开了一种电力负荷预测中对历史负荷数据应用孤立森林算法剔除异常数据处理的方法，达到剔除电力系统运行中产生的异常历史电力负荷数据的目的。
一种电力负荷预测应用孤立森林算法剔除异常数据处理方法

[发明专利]一种动态电力负荷模型的结构和参数在线辨识方法-CN201611037014.6有效
发明人：朱建全;黄俊铭;易江文;刘明波;庄远灿;朱涛;王晨曦 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-11-23 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种动态电力负荷模型的结构和参数在线辨识方法，包括：步骤1，建立动态电力负荷模型结构库，其包括至少两种的动态电力负荷模型结构；步骤2，并行读取动态电力负荷模型结构库中的每种动态电力负荷模型结构，将其待辨识的参数与其状态向量组成扩展状态向量，利用不敏卡尔曼滤波对待辨识的参数进行估计；步骤3，计算出各个动态电力负荷模型结构的后验概率；步骤4，比较各动态电力负荷模型结构的后验概率大小，将后验概率最高者作为最优的动态电力负荷模型结构，同时将该动态电力负荷模型结构下的参数辨识结果作为最优参数。本发明通过模型结构和参数的同时在线辨识，从模型结构和参数两个层面对动态电力负荷特性进行更加准确的描述。
一种动态电力负荷模型结构参数在线辨识方法

[实用新型]供需两侧电力负荷监控系统-CN201720510966.9有效
发明人：冯宝平 -专利权人：冯宝平
申请日： 2017-05-10 - 公布日： 2017-12-12 - 主分类号： H02J13/00 文献下载
摘要：本实用新型提供一种供需两侧电力负荷监控系统，包括若干个电力负荷检测仪以及电力负荷服务器；各个电力负荷检测仪通过无线网络与电力负荷服务器连接；各个电力负荷检测仪分别安装于供电侧线路和需电侧线路；电力负荷检测仪包括电压传感器优点为(1)可全面对供需两侧电力负荷进行远程监控，为优化电网配电水平提供基础数据；(2)电力负荷监控系统采用无线布置方式，具有布线简单的优点；(3)实现了电力负荷检测仪长期持续工作。
供需两侧电力负荷监控系统

[发明专利]电力负荷预测模型训练方法及电力负荷预测方法-CN202310482932.3有效
发明人：罗剑洪;卢雪明;欧阳家淦;张家杰;陈建松 -专利权人：广州三晶电气股份有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请涉及一种电力负荷预测模型训练方法及电力负荷预测方法，电力负荷预测模型训练基于步骤：获取负荷历史数据和影响因素数据，根据负荷历史数据与影响因素数据的相关度，对影响因素数据执行筛选处理，获得训练因素数据，最后将训练因素数据与负荷历史数据作为训练数据，训练电力负荷预测模型。基于此，通过负荷历史数据与影响因素数据的相关度筛选，可提高电力负荷预测的精准度，尤其是适用于以具有离散变量特征的影响因素数据为基础的电力负荷预测。
电力负荷预测模型训练方法

[发明专利]一种电力负荷预测方法、系统、计算机设备、介质-CN201810763995.5在审
发明人：郭晓斌;李鹏;姜臻;于力;张斌;黄彦璐;简淦杨;白浩 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心
申请日： 2018-07-12 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种电力负荷预测方法，包括：获取电力负荷随时间变化的历史序列数据；利用所述历史序列数据，建立电力预测ARIMA模型；利用所述电力预测ARIMA模型，预测指定时间段的电力负荷。本发明采用ARIMA模型进行电力负荷的预测，而且采用的电力负荷的历史序列数据是真实的电力符合数据，其中已经包含了各种因素，例如气象因素、经济因素、气温等对电力负荷的影响，而这些因素一般地在整体上具有周期性，因此，利用这些因素的周期性，比较精确地预测某个指定时间段电力负荷值。本发明提供的一种电力负荷预测系统、计算机设备、介质也具有上述的有益效果，在此不再赘述。
电力负荷电力负荷预测序列数据计算机设备电力预测时间段预测随时间变化经济因素气象因素气温

[发明专利]电力负荷类型识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210845252.9有效
发明人：樊小毅;刘高扬;庞海天;张聪 -专利权人：深圳江行联加智能科技有限公司
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明属于电力电子技术领域，公开了一种电力负荷类型识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取采样电力数据以及所述采样电力数据对应的负荷标签；根据所述采样电力数据以及采样电力数据对应的负荷标签构建负荷识别模型；获取电力总线中电力数据；将所述电力数据输入负荷识别模型，得到用户负荷类型通过上述方式，构建一个负载识别模型，通过实验数据，对用电负载进行模型训练帮助供电方实时确定用户负荷类型。有助于提升智能电网对用户用电习惯的了解，可用于帮助用户掌握各类电器的耗电情况，并针对性地进行节电，从而避免电力浪费并降低用户电力开支。
电力负荷类型识别方法装置设备存储介质