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龙图腾网获悉合肥吉斯凯达控制技术有限公司申请的专利一种电网负荷预测方法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：CN120200224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510292898.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种电网负荷预测方法是由牛守祥;胥鸣;张奇设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及负荷预测，具体涉及一种电网负荷预测方法，将电网负荷预测问题分解为不同的层次，并构建判断矩阵，基于判断矩阵计算各因素的初步权重；计算各因素的变异系数，利用变异系数对各因素的初步权重进行调整，得到各因素的权重系数；根据电网负荷历史数据构建各因素的灰色关联矩阵，基于各因素的灰色关联矩阵计算各因素与电网负荷之间的关联度；结合各因素的权重系数和关联度构建各因素的模糊关系矩阵，基于各因素的模糊关系矩阵得到电量预测矩阵；将电量预测矩阵输入预训练的电网负荷预测模型，得到第一电网负荷预测结果；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的难以精准预测电网负荷的缺陷。

本发明授权一种电网负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种电网负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、将电网负荷预测问题分解为不同的层次，并构建判断矩阵，基于判断矩阵计算各因素的初步权重，包括： S11、将电网负荷预测问题分解为目标层、准则层和指标层，目标层为电网负荷预测结果，准则层为影响电网负荷的主要因素，指标层为各因素的历史数据； S12、对准则层中的各因素进行两两比较，构建判断矩阵； S13、计算判断矩阵的特征向量，并对特征向量进行归一化处理，得到各因素的初步权重； 其中，判断矩阵中的元素表示各因素之间的相对重要性； S2、计算各因素的变异系数，利用变异系数对各因素的初步权重进行调整，得到各因素的权重系数； S3、根据电网负荷历史数据构建各因素的灰色关联矩阵，基于各因素的灰色关联矩阵计算各因素与电网负荷之间的关联度，包括： S31、对于每个因素，获取指标层中对应的历史数据，并进行特征提取，得到历史数据特征； S32、对各因素的历史数据特征进行本征关联处理，得到各因素的灰色关联矩阵； S33、基于各因素的灰色关联矩阵计算各因素与电网负荷之间的关联度； 其中，关联度越大表明该因素对电网负荷的影响越大； S4、结合各因素的权重系数和关联度构建各因素的模糊关系矩阵，基于各因素的模糊关系矩阵得到电量预测矩阵，包括： S41、结合各因素的权重系数和关联度，构建各因素与电网负荷之间的关联矩阵； S42、对各因素的关联矩阵进行模糊化，得到各因素的模糊关联矩阵； S43、采用多元线性回归算法对各因素的模糊关联矩阵进行多元线性回归，得到各因素的预测矩阵； S44、采用二次函数拟合算法对各因素的预测矩阵进行矩阵拟合，得到电量预测矩阵； S5、将电量预测矩阵输入预训练的电网负荷预测模型，得到第一电网负荷预测结果； S6、根据电网负荷历史数据定义输入变量和输出变量的2型模糊集合，为2型模糊集合设定隶属度函数，并制定模糊规则，包括： S61、根据电网负荷历史数据和领域知识，筛选影响电网负荷的主要因素视为输入变量，将电网负荷视为输出变量，并定义输入变量和输出变量的2型模糊集合； S62、为各2型模糊集合设定合适的隶属度函数，以确定变量属于各2型模糊集合的程度； S63、根据电网负荷历史数据和领域知识，制定一系列模糊规则来描述输入变量与输出变量之间的模糊关系； 其中，模糊规则采用“如果—那么”形式制定； S7、基于隶属度函数对各因素进行模糊化，结合模糊化后的各因素和模糊规则，利用2型模糊推理机制进行模糊推理，得到电网负荷对应的2型模糊集合，包括： S71、基于隶属度函数计算某个因素属于各2型模糊集合的隶属度，将隶属度最大的2型模糊集合作为该因素对应的2型模糊集合； S72、重复S71，直至得到所有因素对应的2型模糊集合，完成对各因素的模糊化； S73、结合所有因素对应的2型模糊集合和模糊规则，利用2型模糊推理机制进行模糊推理，得到电网负荷对应的2型模糊集合，以描述电网负荷预测情况； S8、对电网负荷对应的2型模糊集合进行去模糊化，得到第二电网负荷预测结果； S9、对第一电网负荷预测结果和第二电网负荷预测结果进行综合分析，得到最终的电网负荷预测结果。

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