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龙图腾网获悉甲骨文国际公司申请的专利用于促进公用事业系统的负载形状预测的智能数据预处理技术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：CN114175071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202080041162.3，技术领域涉及：G06Q10/06；该发明授权用于促进公用事业系统的负载形状预测的智能数据预处理技术是由C·T·艾福德三世;K·C·格罗斯;王光超设计研发完成，并于2020-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于促进公用事业系统的负载形状预测的智能数据预处理技术在说明书摘要公布了：系统从档案接收一组负载信号，该档案包含在为公用事业系统分配电力的整个电网的不同位置收集的历史负载信息。接下来，系统将一阶差分函数应用于该组负载信号以产生一组差分信号。然后，系统对该组差分信号执行尖峰检测操作，以识别成对的正负和负正尖峰，这识别该组负载信号中与网络中断时段相关联的间隙。接下来，系统通过用基于紧接在识别出的间隙之前的连续负载值执行局部负载形状预测操作确定的预测的负载值填充每个识别出的间隙来修改该组负载信号。最后，系统基于该组修改后的负载信号预测公用事业系统的电力需求。

本发明授权用于促进公用事业系统的负载形状预测的智能数据预处理技术在权利要求书中公布了：1.一种用于预测公用事业系统的电力需求的方法，包括： 从档案中接收一组负载信号，该档案包含在为公用事业系统分配电力的整个电网的各个位置收集的历史负载信息； 通过以下方式预处理所述一组负载信号， 将一阶差分函数应用于所述一组负载信号以产生一组差分信号， 对所述一组差分信号执行尖峰检测操作以识别成对的正负尖峰和负正尖峰，所述正负尖峰和负正尖峰识别所述一组负载信号中与网络中断时段相关联的间隙，以及 通过用基于紧接在识别出的间隙之前的连续负载值执行局部负载形状预测操作确定的预测的负载值填充每个识别出的间隙来修改所述一组负载信号；以及 基于预处理的所述一组负载信号预测公用事业系统的电力需求，其中所述预测包括： 使用包括所述一组负载信号和其它输入信号的一组输入信号来训练推理模型，所述推理模型学习所述一组输入信号之间的相关性； 使用所述推理模型产生一组推理信号，其中所述推理模型为所述一组输入信号中的每个输入信号产生推理信号； 使用基于傅里叶的分解和重建技术，所述基于傅里叶的分解和重建技术将所述一组推理信号中的每个信号分解成确定性分量和随机分量并使用确定性分量和随机分量来生成在统计上无法与推理信号相区分的一组合成信号；以及 将所述一组合成信号投射到未来，以产生针对公用事业系统的电力需求的预测。

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