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龙图腾网获悉山东德源电力科技股份有限公司申请的专利一种电能表用户用电行为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：CN120671994B 。

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：202511163833.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种电能表用户用电行为预测方法是由郭鹏程;王恒;费厚稳设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电能表用户用电行为预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电能表用户用电行为预测方法，该方法首先判断目标用户的用电行为表现是否充足，若用电行为表现不充足，则在其他用户的历史数据中，获取与目标用户在当前时段内的用电情况相似的参考历史数据序列；根据每个用户特征将所有用户分类，根据每个用户特征的每个类别下的用户的用电情况相似性，得到每个用户特征与用户用电行为的关联程度；获取每个参考历史数据序列对应的其他用户与目标用户所在的目标类别，根据每个目标类别所属的用户特征对应的关联程度，以及每个参考历史数据序列所在时段之后的一个时段内的数据，预测目标用户在未来时段内的负荷数据，提高了对电能表用户的用电行为进行预测的准确性。

本发明授权一种电能表用户用电行为预测方法在权利要求书中公布了：1.一种电能表用户用电行为预测方法，其特征在于，所述一种电能表用户用电行为预测方法包括： 根据目标用户在当前时段之前的电力负荷数据的数据数量，以及数据变化规律，判断目标用户的用电行为表现是否充足； 若用电行为表现不充足，则根据至少一个其他用户在当前时段之前的预设时间范围内的电力负荷数据与目标用户在当前时段内的电力负荷数据的相似性，得到至少一个参考历史数据序列； 获取至少一个用于组成用户画像的用户特征，针对任一用户特征，根据所述任一用户特征，将目标用户和所有其他用户划分为至少一个类别，根据每个类别下的每个用户在当前时段之前的电力负荷数据的变化相似性，得到所述任一用户特征与用户用电行为的关联程度； 分别获取每个参考历史数据序列对应的其他用户与目标用户所在的目标类别，根据每个目标类别所属的用户特征对应的关联程度，以及每个参考历史数据序列所在时段之后的一个时段内的电力负荷数据，得到目标用户在未来时段内每个时刻的预测负荷数据； 所述根据目标用户在当前时段之前的电力负荷数据的数据数量，以及数据变化规律，判断目标用户的用电行为表现是否充足，包括： 若目标用户在当前时段之前的电力负荷数据的数据数量小于预设数量，则确定目标用户的用电行为表现不足； 若目标用户在当前时段之前的电力负荷数据的数据数量大于或等于预设数量，则利用STL算法，对目标用户在当前时段之前的预设数量个电力负荷数据进行分解，得到季节项和趋势项，分别对所述季节项和趋势项进行曲线拟合，得到季节拟合曲线和趋势拟合曲线； 根据所述季节拟合曲线和所述趋势拟合曲线，得到目标用户在当前时段内的每个时刻的季节数据和趋势数据，将目标用户在当前时段内的每个时刻的季节数据和趋势数据相加，得到目标用户在当前时段内的每个时刻的负荷预测值； 获取目标用户在当前时段内的每个时刻的实际负荷值，计算目标用户在当前时段内的每个时刻的负荷预测值与实际负荷值之间的差值绝对值，得到预测误差，将所有预测误差进行累加，得到目标用户在当前时段内的用电规律偏离度； 将目标用户在当前时段内的每个时刻的实际负荷值组成当前负荷序列，计算所述当前负荷序列中每相邻两个数据之间的差值绝对值，将所有差值绝对值累加，得到数据异常程度，计算预设常数与所述数据异常程度之间的和的倒数，将所述倒数与所述用电规律偏离度之间的乘积进行线性归一化，得到目标用户的用电行为变化程度； 若所述用电行为变化程度大于或等于预设用电行为变化程度阈值，则确定目标用户的用电行为表现不足； 所述分别获取每个参考历史数据序列对应的其他用户与目标用户所在的目标类别，根据每个目标类别所属的用户特征对应的关联程度，以及每个参考历史数据序列所在时段之后的一个时段内的电力负荷数据，得到目标用户在未来时段内每个时刻的预测负荷数据，包括： 针对任一参考历史数据序列，若任一类别中同时存在所述任一参考历史数据序列对应的其他用户和目标用户，则将所述任一类别记为目标类别，获取所有目标类别，将所有目标类别所属的用户特征记为目标用户特征； 设置所述任一参考历史数据序列对应的其他用户与目标用户之间在每个所述目标用户特征下的相似值为常数1，设置所述任一参考历史数据序列对应的其他用户与目标用户之间在每个非目标用户特征下的相似值为常数0； 将每个用户特征对应的相似值作为每个用户特征的对应的关联程度的权重，计算所有用户特征的对应的关联程度的加权均值，得到所述任一参考历史数据序列对应的其他用户与目标用户之间的用电相似度； 根据所述任一参考历史数据序列对应时段与当前时段内的环境差异，以及所述任一参考历史数据序列对应的其他用户与目标用户的用电相似度，得到所述任一参考历史数据序列对目标用户在当前时段内的用电行为的反映程度； 分别将每个参考历史数据序列所在时段之后的一个时段内的电力负荷数据组成目标历史序列，根据每个所述目标历史序列中的数据，以及每个所述目标历史序列对应的参考历史数据序列的反映程度，得到目标用户在未来时段内每个时刻的预测负荷数据。

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