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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司申请的专利一种基于ARIMA模型残差分析的用电负荷风险预警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：CN120611997B 。

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：202511101767.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于ARIMA模型残差分析的用电负荷风险预警方法是由顾杨青;钱雪峰;何平;蔡玥;周游;于海强;武家胜;杨钰;李荷婷;吴博文;范永宇;齐保振设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ARIMA模型残差分析的用电负荷风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ARIMA模型残差分析的用电负荷风险预警方法，旨在通过对用电负荷数据的残差分析实现高效、精准的负荷风险预警。该方法首先利用历史用电负荷数据构建ARIMA模型，对负荷变化趋势进行预测；然后，通过结合动态扰动值对模型残差的统计分析，检测非预期或不可控的异常波动情况。基于残差的特征提取和阈值设置，对潜在的用电负荷风险进行分级预警。该方法能够及时识别异常负荷变化，提高电网调度和运行的安全性与稳定性。与现有技术相比，本发明能够有效弥补传统方法中对负荷异常检测精准度不足的问题，具有计算效率高、适用性强的特点，适合电网公司、用电大户的智能化风险管理需求。

本发明授权一种基于ARIMA模型残差分析的用电负荷风险预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ARIMA模型残差分析的用电负荷风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域的用电负荷数据，并对数据进行预处理； 构建ARIMA模型，确定ARIMA模型的自回归阶数、差分阶数、移动平均阶数； 使用所述目标区域的第一特定时间段的历史数据拟合ARIMA模型，优化模型参数，得到训练好的ARIMA模型； 利用训练好的ARIMA模型对第二特定时间段的负荷进行预测，生成第一预测值序列； 将第一预测值序列中的第一预测值减去一个特定常量δ得到第二预测值序列，使第二预测值序列中的第二预测值均值为0； 将第二预测值序列中第二预测值范围为[-a,a]的数据定义为输出接近于0的动态扰动区数据，第二预测值序列中连续的第二预测值数据位于[-a,a]区间的数据段定义为动态扰动区段；分析动态扰动区数据和动态扰动区段对应的时间序列的负荷场景，得到具有时序特征的动态扰动区值[-b,b]； 计算第一预测值序列中的第一预测值与所述第一预测值时序对应的实测值之间的差异，得到第一残差序列；将第一残差序列中的第一残差值与动态扰动区值[-b,b]求和，得到具有最大值和最小值的第二残差值的第二残差序列； 分析第二残差序列分布特征，设置动态阈值；统计所述第二残差序列的均值μ、方差σ²和标准差σ；采用指数平滑调整ESA方法计算加权残差，权重设定为α=0.8，平滑公式如下：Rt′=αRt+1-αRt-1′其中，Rt为当前时刻残差，Rt′为平滑后残差；基于贝叶斯动态更新方法，每100个时间步重新计算动态阈值，以自适应调整动态阈值； 动态阈值=μ+kσ，其中，μ为残差均值，σ为残差标准差，k为调节系数； 当第二残差值超出设定的阈值范围时，视为负荷异常； 根据第二残差值超出阈值的幅度和频率，进行风险分级预警。

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