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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司信息通信公司;国网湖北省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种基于大数据驱动的电力负荷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：CN118889402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411002209.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于大数据驱动的电力负荷预测方法及系统是由王敬靖;黄超;廖荣涛;庄严;郭岳;贺兰菲;李想;梁源;柯旺松;罗弦;李磊;胡欢君;王晟玮;姚渭菁;于金玉设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据驱动的电力负荷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大数据驱动的电力负荷预测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取区域电力站点数据；对区域电力站点数据进行区域用电类型划分，生成区域电力用电类型数据；根据区域电力用电类型数据对区域电力站点数据进行区域电力复杂度评估，生成区域电力复杂性数据；根据预设的标准区域电力复杂性阈值对区域电力复杂性数据进行时序负荷分析，生成高复杂性区域电力峰荷数据和低复杂性区域电力基荷数据。本发明通过数据分类、复杂度评估、人口密度分析及实时历史数据结合进行电力负荷预测，提高了电力负荷预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于大数据驱动的电力负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据驱动的电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取区域电力站点数据；对区域电力站点数据进行区域用电类型划分，生成区域电力用电类型数据；根据区域电力用电类型数据对区域电力站点数据进行区域电力复杂度评估，生成区域电力复杂性数据；步骤S2：根据预设的标准区域电力复杂性阈值与区域电力复杂性数据进行对比，生成高复杂性区域电力峰荷数据和低复杂性区域电力基荷数据；对高复杂性区域电力峰荷数据和低复杂性区域电力基荷数据进行时间同步，从而得到区域电力联通时段数据；步骤S3：获取区域人口密度数据；基于区域人口密度数据对区域电力联通时段数据进行区域电力需求分析，生成区域电力需求数据；利用快速傅里叶变换方法对区域电力需求数据进行区域电力波动稳定性评估，生成区域联通时段电力波动稳定性数据；步骤S4：根据区域电力联通时段数据进行时序电力负荷采集，得到历史电力站点电力负荷数据和电力站点电力负荷实时数据；基于历史电力站点电力负荷数据对电力站点电力负荷实时数据进行电力负荷预测，得到电力负荷预测曲线；通过区域联通时段电力波动稳定性数据对电力负荷预测曲线进行曲线曲率调整，生成电力负荷预测优化曲线。

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