买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜国电南瑞科技股份有限公司申请的专利一种基于样本聚类的电力预测方法、系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119944674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510424282.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于样本聚类的电力预测方法、系统、设备及存储介质是由夏一羽;陈天宇;张鑫;刘刚;伍林;王坤;旷文腾;束蛟;王朝晖;杨翼泽;张琪培;李红设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于样本聚类的电力预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于样本聚类的电力预测方法、系统、设备及存储介质，获取电力系统历史样本的时间序列数据集，进行预处理并提取基础特征，从基础特征中选择重要特征进行特征构造得到衍生特征，随机抽取其余特征放入若干子特征集并进行初步特征选择；对初步特征、重要特征和衍生特征进行优选特征选择；通过优选特征的相关性和变化率改进聚类距离计算公式，对样本点进行聚类，剔除孤立或弱相关性的样本点后的数据集作为训练集和测试集，训练电力预测模型，通过电力预测模型进行电力预测。采用特征分组的方法节省运营成本以及通过引入相关性和变化率的样本聚类算法进行降噪处理后的电力行业时间序列预测，提升预测精度。

本发明授权一种基于样本聚类的电力预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于样本聚类的电力预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取电力系统历史样本的时间序列数据集，对时间序列数据集进行预处理，并提取基础特征，从基础特征中选择重要特征，对重要特征进行特征构造得到衍生特征，将重要特征和衍生特征作为种子特征，随机抽取基础特征中除重要特征之外的其余特征放入若干子特征集，对每个子特征集分别进行初步特征选择，得到初步特征；对初步特征和种子特征进行特征选择，得到优选特征； 计算电力系统历史样本中每个优选特征与预测目标值之间的相关性，将相关性及优选特征特征值的一阶微分的绝对值作为权重，改进样本点之间的DTW距离计算公式； 所述改进的DTW距离计算公式为： ； ； 其中，为时间序列A中第i个样本点，为时间序列B中第j个样本点，，为指定常数，为样本点中优选特征的特征值，为样本点中优选特征的特征值，为优选特征与预测目标值之间的相关性，为样本点中优选特征特征值的一阶微分与样本点中优选特征特征值的一阶微分之差的绝对值，为优选特征总数； 根据改进的DTW距离计算公式，对样本点进行聚类，剔除孤立或弱相关性的样本点，将剔除孤立或弱相关性样本点的数据集作为训练集和测试集，通过训练集和测试集训练电力预测模型，通过电力预测模型进行电力预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国电南瑞科技股份有限公司，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁区诚信大道19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。