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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于大数据分析的电力用户服务需求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：CN114239917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202111375506.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大数据分析的电力用户服务需求预测方法是由范俊秋;袁龙;谢威;邵倩文;廖畅;王聃;宋达;杨鹏;王军;谢才科;杨瑞;张华;杜刃刃;王师国设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的电力用户服务需求预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的电力用户服务需求预测方法，包括，采集电力用户数据，并对电力用户数据进行预处理；利用小波变换聚类算法对预处理后的数据进行分析，以划分电力用户类别；结合电力用户类别和历史电力消费数据，建立电力需求预测模型；通过电力需求预测模型对电力用户服务需求进行预测，并可视化预测结果；本发明通过结合聚类算法和神经网络，能够对海量数据进行处理，实现了电力用户服务需求的精确预测，同时对预测结果进行可视化，实现电力用户精细化管理。

本发明授权一种基于大数据分析的电力用户服务需求预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的电力用户服务需求预测方法，其特征在于：包括： 采集电力用户数据，并对所述电力用户数据进行预处理； 利用小波变换聚类算法对预处理后的数据进行分析，以划分电力用户类别； 结合所述电力用户类别和历史电力消费数据，建立电力需求预测模型； 通过电力需求预测模型对电力用户服务需求进行预测，并可视化预测结果； 所述划分电力用户类别包括： 建立i维量化空间，量化空间被等分为n个小区间，每个小区间对应有n个单元，将预处理后的数据中的每个数据点映射到所述量化空间； 将所述量化空间与核函数进行卷积，完成数据聚类； 建立电力需求预测模型包括： 所述电力需求预测模型包括生成器和判别器，将所述历史电力消费数据输入至所述生成器，通过所述生成器获得伪造数据； 将所述伪造数据和电力用户类别输入至所述判别器，通过判别器获得概率Px； 最小化电力需求预测模型的损失值，获得最优概率，以优化电力需求模型； 电力需求预测模型的损失值包括： 其中，Loss为电力需求预测模型的损失值，f为电力需求预测模型的目标函数，为判别器生成的序列，为生成器生成的序列，M为最大迭代次数； 所述核函数为： 其中，K为所述核函数，C为小波变换的复杂度，T为分解层数。

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