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龙图腾网获悉北京电力经济技术研究院有限公司申请的专利一种基于大数据的电力负荷智能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：CN119761541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411576794.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大数据的电力负荷智能预测方法是由高鑫;杨闰熹;陈波;刘兆燕;张宏宇;方晓;杜宏宇设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的电力负荷智能预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及电力预测技术领域，本申请提供一种基于大数据的电力负荷智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：获取区域内各用电单位的历史电力负荷记录和历史电力行为记录；S20：基于历史电力行为记录建立电力概率模型；S30：基于电力概率模型建立电力负荷预测模型；S40：基于历史电力行为记录识别电力概率模型的参数和电力负荷预测模型的参数；S50：输入历史电力负荷记录至电力负荷预测模型输出电力负荷预测值。本申请通过建立电力概率模型与负荷预测模型并识别各自参数，实现对电力负荷的智能预测。

本发明授权一种基于大数据的电力负荷智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的电力负荷智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S10：获取区域内各用电单位的历史电力负荷记录和历史电力行为记录； S20：基于历史电力行为记录建立电力概率模型； S30：基于电力概率模型建立电力负荷预测模型； S40：基于历史电力行为记录识别电力概率模型的参数和电力负荷预测模型的参数； S50：输入历史电力负荷记录至电力负荷预测模型输出电力负荷预测值； 所述S20包括： 基于历史电力行为记录定义电力概率模型的成分函数，包括工作日成分函数与节假日成分函数，公式如下： 式中，为工作日成分函数，为节假日成分函数，为第n个成分函数的对数期望，为第n个成分函数的标准差，为电力消耗观测值； 所述S30包括： 对区域内各用电单位的电力负荷进行加权求和，基于分布表示的依赖参数、和的电力概率模型，构建整体的电力负荷预测模型，公式如下： 式中，为电力负荷预测模型，为用电单位的电力负荷，为用电单位数量，为用电单位的总功率均值，为用电单位的总用电时间均值，为区域内各用电单位的用电时序，为分布表示的依赖参数、和的电力概率模型； 所述S40中的识别电力概率模型的参数包括： 以对节假日成分函数进行期望处理和最大化处理，然后对工作日成分函数进行期望处理和最大化处理作为一次计算过程，通过重复迭代计算过程至收敛，得到局部最优解的电力概率模型的参数、和； S40中的识别电力负荷预测模型的参数包括： 建立迭代参数矩阵并输出函数，建立侦察者、跟随者和掠食者的位置搜索，不断更新迭代参数矩阵的位置并且输出对应的函数，找到最佳的迭代参数组合，确定电力负荷预测模型的参数、和； 所述建立迭代参数矩阵并输出函数包括： 式中，为迭代参数矩阵，为的集合，为第一组迭代的参数、和，为最大迭代次数。

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