合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)杨晓东获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)申请的专利一种考虑用户用电和季节特性的区域短期电力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：CN117117857B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311198155.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种考虑用户用电和季节特性的区域短期电力负荷预测方法是由杨晓东;江文韬;杨之青;赵爽;邓二平;李贺龙;王佳宁设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种考虑用户用电和季节特性的区域短期电力负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑用户用电和季节特性的区域短期电力负荷预测方法，包括：构建大数据条件下用户分类与特征提取模型，引入大用电样例，对海量用户进行分类，再根据不同行业的用电负荷特性，提取不同行业典型负荷曲线。再结合用户用电特性与季节特性对提取出的典型日负荷曲线进行分析，深层挖掘用户用电特征；建立了基于典型日负荷曲线的区域短期电力负荷预测模型，引入二次模态分解技术，对不同用户类型的典型日负荷曲线进行预测。最后，将各个典型曲线的预测结果乘以该类型的总用户数叠加，即可得到目标区域的负荷预测值。本发明深层次地提取用户用电行为与用电特征、降低区域电力负荷预测的复杂度与所需数据量，提高区域电力负荷预测的精度。
本发明授权一种考虑用户用电和季节特性的区域短期电力负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑用户用电和季节特性的区域短期电力负荷预测方法，其特征在于，仅利用提取出的典型日负荷曲线进行区域总体短期电力负荷预测，包括以下步骤： S1：从春夏秋冬四个季节中选取典型日，对收集到的海量用户在典型日的负荷曲线进行K-means聚类，将用户分成不同组； S2：根据大用户用电样例将不同组贴上标签，提取各类用户典型日负荷曲线； S3：采用二次模态分解技术对各类典型日负荷曲线进行处理，即将预处理后的原始电负荷数据先使用自适应噪声的完全集合经验模态分解进行分解得到子序列，再对子序列中的强非平稳分量进行二次变分模态分解，得到平稳的子序列； S4：把每个分量都送入LSTM网络中进行预测，得出每个分量的预测结果； S5：将各类用户日负荷曲线乘以该类用户数进行叠加，得到各类用户所在区域总体负荷的预测结果。
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