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龙图腾网获悉南方电网能源发展研究院有限责任公司申请的专利一种能源电力系统的智能优化与大数据分析系统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：CN120377483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510459236.X，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种能源电力系统的智能优化与大数据分析系统是由杨春;谢彬瑜;从硕;何双伯;杨利辛设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能源电力系统的智能优化与大数据分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种能源电力系统的智能优化与大数据分析系统，所述系统包括采集监测模块、分析预测模块、优化管理模块和用户管理模块；所述采集监测模块用于获取能源电力系统中各节点处的运行数据；所述分析预测模块用于根据获取的运行数据对电力系统中各节点的负荷需求和供给量进行预测分析；所述优化管理模块用于根据分析预测模块的输出结果对电力系统各节点的供电异常情况分析；所述用户管理模块用于完成管理人员与系数数据之间交互；本发明通过实时数据采集、预测分析和优化管理，有效提升了电力系统的供需平衡调控能力，增强了电力系统运行的智能化和稳定性。

本发明授权一种能源电力系统的智能优化与大数据分析系统在权利要求书中公布了：1.一种能源电力系统的智能优化与大数据分析系统，其特征在于，所述系统包括采集监测模块、分析预测模块、优化管理模块和用户管理模块； 所述采集监测模块用于获取能源电力系统中各节点处的运行数据；所述分析预测模块用于根据获取的运行数据对电力系统中各节点的负荷需求和供给量进行预测分析；所述优化管理模块用于根据分析预测模块的输出结果对电力系统各节点的供电异常情况分析；所述用户管理模块用于完成管理人员与系数数据之间交互； 所述采集监测模块包括数据采集单元、数据传输单元和存储管理单元；所述数据采集单元用于从能源电力系统中的各个节点处获取运行数据，所述运行数据包括各个节点的电力负荷需求数据、电力供给量数据、环境数据和其他对于电力需求供给有关键影响因素的数据；所述数据传输单元用于完成运行数据的数据传输；所述存储管理单元用于接收自数据传输单元传输过来的运行数据，并按时间线对运行数据进行存储管理； 所述分析预测模块包括数据预处理单元、需求预测单元和发电预测单元；所述数据预处理单元用于对采集监测模块传入的运行数据进行预处理操作，所述预处理操作包括数据清洗和特征提取处理；所述需求预测单元用于预测未来时间能源电力系统的电力负荷需求； 所述需求预测单元的具体工作流程如下： S11：根据电力负荷需求的周期性变化规律，设定需求预测周期，所述需求预测周期即以当前时间为起点的未来电力需求的预测时间段；并获取历史运行数据中与需求预测周期相对应时间段的多个连续需求参考周期的运行数据； S12：建立初始负荷预测模型，所述初始负荷预测模型用于完成需求预测周期内电力负荷需求的初步预测；所述初始负荷预测模型通过历史数据训练获取；对于电力系统中每个节点，所述初始负荷预测模型的具体表示如下： ； 其中，为初始负荷预测模型在预测时间时的电力负荷需求，所述预测时间为需求预测周期内的某个时间点；为初始负荷预测模型常数项，表示模型的偏置参数，通过历史数据训练获取；为初始负荷预测模型所选取的历史需求参考周期数量；为自回归参数，表示预测时间之前的第个需求参考周期的电力负荷需求对于当前预测电力负荷需求的影响，通过历史数据训练获取；为预测时间之前的第个需求参考周期内对应预测时间时的参考权重，为预测时间之前的第个需求参考周期内对应预测时间时的电力负荷需求；为随机误差项，通过模型训练拟合获取； 对于满足： ； 其中，为需求权重初始衰减系数，用于控制需求参考权重的初始值变动，通过预先实验设定；为需求权重指数衰减速率，用于控制需求参考权重衰减速度，通过预先实验设定； S13：根据历史外部数据建立外部数据对于电力负荷需求的影响模型；所述外部数据包括环境数据和其他对于电力需求有关键影响因素的数据； S14：从第三方数据源获取需求预测周期内的外部数据信息； S15：结合外部数据对电力负荷需求完成最终预测； 所述优化管理模块包括供需匹配单元和供电调整单元；所述供需匹配单元用于将电力系统中每个节点未来时间预测出的电力负荷需求与电力供给量进行对应匹配，并当供需差异过大时，向管理人员发送预警提醒；所述供电调整单元用于结合历史供电与发电情况，向管理人员对特定节点的供电异常发出预测提醒； 所述供电调整单元的具体工作流程如下： S31：从历史运行数据中提取出电力系统中各节点的电力负荷需求数据和电力供给量；S32：获取分析预测模块在未来时间预测出的电力负荷需求与对应时间的电力供给量；S33：以当前时间为时间截点，分别在未来时间和历史时间建立预测监测周期和历史监测周期；S34：对于电力系统中每个节点，结合预测监测周期和历史监测周期中电力负荷需求数据和电力供给量计算供电异常参数： ； 其中，为供电异常参数，表示在预测监测周期内某个时间点时的电力负荷需求，表示在预测监测周期内某个时间点时的电力供给量，满足，为预测监测周期所在时间段；为历史监测周期中存在供需差异的总时间量；为历史监测周期的总时间量；为供需偏差调整系数；S35：设定供电异常阈值，并将每个节点的供电异常参数与供电异常阈值进行比较，当存在供电异常参数大于供电异常阈值时，则预测该节点可能存在供电异常，并向管理人员发送该节点的供电异常预测提醒。

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