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！

龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种细粒度负荷分段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：CN116090624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211741542.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种细粒度负荷分段预测方法是由余昆;曹佳伟;陈星莺;杨自怡;甘磊设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细粒度负荷分段预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种细粒度负荷分段预测方法，步骤如下：基于日负荷曲线提取降维指标，并建立用户用电模式聚类模型；构建多任务群体负荷预测模型；完成不同类别用户日负荷曲线分段；分析不同波动段的波动率、波动标准差、波动度、高能耗占比和低能耗占比指标，识别波动段的类型；针对上升、下降趋势负荷波动段建立群体预测结果直接修正预测模型；针对高能耗波动、低能耗波动、尖峰波动和振荡波动段建立循环分类修正预测模型；构建细粒度用户完整负荷曲线预测模型。本发明针对预测难度较大的细粒度负荷，改善预测精度，保证电网能够精准掌握细粒度负荷曲线变化情况，随时匹配末端用户的电力需求情况，助力智慧用能和点对点电力交易的快速发展。

本发明授权一种细粒度负荷分段预测方法在权利要求书中公布了：1.一种细粒度负荷分段预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1基于日负荷曲线提取降维指标，并建立用户用电模式聚类模型； 2构建多任务群体负荷预测模型； 3完成不同类别用户日负荷曲线分段； 4分析不同波动段的波动率K、波动标准差σ、波动度R、高能耗占比Ph和低能耗占比Pl指标，完成波动段的类型识别； 5针对上升、下降趋势波动段建立群体预测结果直接修正预测模型； 6针对高能耗波动、低能耗波动、尖峰波动和振荡波动段建立循环分类修正预测模型； 7构建细粒度用户完整负荷曲线预测模型； 步骤1中基于日负荷曲线提取降维指标，包括： 对日负荷曲线进行分析，提取出包括负荷率、日峰谷差率、最高利用小时率、最大负荷出现时间、最小负荷出现时间、峰期负载率和谷期负载率在内的7个日负荷特性指标作为居民日负荷曲线的降维指标； 步骤1中建立用户用电模式聚类模型，包括： 由日负荷特性指标形成聚类指标矩阵X，将该矩阵作为K-means算法的输入，对一定范围内所有细粒度用户用电模式进行聚类；K-means算法将根据每个用户用电模式到各类别聚类中心的欧氏距离，将n个用户划分至K类； 比较欧氏距离的计算结果，遍历每个细粒度用户数据样本，将其划分至对应欧氏距离最小的聚类中心所属类别中，得到K类簇群的集合S； 步骤2中构建多任务群体负荷预测模型具体内容包括： 根据步骤1的划分结果，得到K类用户，将各类别中所有细粒度用户负荷进行加和求均值，得到K类群体负荷数据；对这K类群体负荷和历史气候数据进行标准化处理； 以标准化后的数据作为全连接深度神经网络的输入，建立多任务群体负荷预测模型；采用Adam算法作为模型参数的优化方法完成调参工作； 步骤5中，建立基于群体预测结果的直接修正预测模型： 利用负荷一阶差分向量的余弦距离，反映两条负荷曲线形态变化的差异程度，提取每个单任务的任务特定表示，一阶差分余弦距离的具体计算步骤如下： 各类居民群体历史负荷平均每户负荷一阶差分值的计算公式为： zclu,i＝xclu,i+1-xclu,ii∈[1,n-1]； 属于该类别的某细粒度用户历史负荷平均一阶差分值的计算公式为： zresi,i＝xresi,i+1-xresi,ii∈[1,n-1]； 式中，zclu,i和zresi,i分别为居民群体平均每户的历史负荷差分向量第i维度值和该类中某细粒度用户历史负荷差分向量的第i维度值，一天的时间总维度n＝96，xclu,i,xresi,i分别为居民群体平均每户历史日负荷归一化后的第i维度值和细粒度用户历史负荷归一化后的第i维度值； 负荷曲线差分余弦距离的计算公式为： dc＝1-cresi,clu； 式中，dc为群体负荷和细粒度用户负荷差分向量的余弦距离；cresi,clu为两条负荷曲线的余弦相似度；zresi,zclu分别为各维度一阶差分值形成的两条日负荷曲线的差分向量； 定义标准化下经修正得到的细粒度用户负荷第i维度的负荷值为： x'resi,i+1＝x'clu,i+z'resi,ii∈[1,n-1]； 其中，x'clu,i表示预测对象即细粒度用户所在类标准化下的群体负荷预测结果第i维度值；z'resi,i是通过下式计算得到的细粒度用户负荷一阶差分向量的第i维度值： 其中，z'clu,i是基于FDNN模型输出的群体负荷计算所得的标准化一阶差分向量的第i维度值。

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河海大学，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。