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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司营销服务中心申请的专利基于模糊隶属度函数的日电量预测方法及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：CN115689600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202210955353.1，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于模糊隶属度函数的日电量预测方法及系统是由詹祥澎;钱晓瑞;林女贵;沈一民;吕鹏;蒋宏烨;肖恺;潘舒宸设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊隶属度函数的日电量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于模糊隶属度函数的日电量预测方法，包括以下步骤：步骤S1:以日期为索引，构造历史日电量与历史气温的时间序列；步骤S2:建立模糊隶属度函数；步骤S3:以皮尔逊相关系数最大为目标函数，通过元启发式算法优化模糊隶属度函数的参数；步骤S4:基于优化后的模糊隶属度函数将历史气温和预测气温转化为相关因子，并标记为协变量；步骤S5:建立时间序列预测模型，并利用历史日电量和历史协变量训练模型，最后输入预测协变量计算日电量预测值。本发明充分利用天气预报数据，有效提高电网日电量预测的准确率。

本发明授权基于模糊隶属度函数的日电量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊隶属度函数的日电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:以日期为索引，构造历史日电量与历史气温的时间序列； 步骤S2:建立模糊隶属度函数； 步骤S3:以皮尔逊相关系数最大为目标函数，通过元启发式算法优化模糊隶属度函数的参数； 步骤S4:基于优化后的模糊隶属度函数将历史气温和预测气温转化为相关因子，并标记为协变量； 步骤S5:建立时间序列预测模型，并利用历史日电量和历史协变量训练模型，最后输入预测协变量计算日电量预测值； 所述模糊隶属度函数将气温分解为五个区间，并建立五组映射关系，具体包括： 令气温为x，映射值为y，映射关系为f·，a,b,c,d均为模糊隶属度函数的参数； 低温饱和区：将x≤a视为低温饱和区，并有y＝fx＝b-a； 低温影响区：将a＜x≤b视为低温影响区，并有y＝fx＝b-x； 舒适区：将b＜x≤c视为舒适区，并有y＝fx＝0； 高温影响区：将c＜x≤d视为高温影响区，并有y＝fx＝x-c； 高温饱和区：将x＞d视为高温饱和区，并有y＝fx＝d-c。

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