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龙图腾网获悉山东海兴电力科技有限公司申请的专利电力负荷短期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：CN119231525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411754817.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权电力负荷短期预测方法及系统是由代桃桃;冀心成;王连成设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力负荷短期预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力负荷预测技术领域，具体为电力负荷短期预测方法及系统。获取电力负荷数据、气象数据和影响电力负荷的社会活动数据，经预处理形成数据集；利人工智能模型得到待预测日对应的日平均负荷值；利用人工经验方法确定同一待预测日的电力负荷参考曲线；计算电力负荷参考曲线中的日平均负荷值，以与的比值作为曲线调整比例，修正电力负荷参考曲线中，每个时间点对应的负荷值，以修正后的负荷值作为预测结果。结合了AI算法和人工经验，使得人工经验预测出的负荷曲线得到修正，能够更好的反映电力负荷变化的趋势。

本发明授权电力负荷短期预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.电力负荷短期预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取电力负荷数据、气象数据和影响电力负荷的社会活动数据，经预处理形成数据集； 针对缺失的数据，若缺失单值，采取当前数据的前后2值求取均值的方式进行插值；若连续缺失2-3值，采取线性插值处理；缺失连续3值及以上时，采用本日期上周同一日期类型同一时刻的负荷数据替补； 针对异常的数据，采用一种基于树的无监督异常检测算法-孤立森林算法，通过随机选择特征和值来构建决策树，通过计算所有数据点的异常分数和绘制好的散点图综合评选出异常分数较高且数据点处于孤点的状态判断出异常值，采用针对缺失数据插值的方式进行修正，保持数据的一致性和可靠性； 对修正后的数据进行验证，通过绘制数据箱线图对比数据修正前后的分布特征，确保全部异常值均已被正确处理，且数据整体分布未发生显著变化； 对数据应用Savitzky-Golay滤波，Savitzky-Golay滤波通过对数据点进行局部多项式拟合来平滑数据，去除数据中的噪声和不必要的波动； 得到的数据集利用训练完毕的人工智能模型得到待预测日对应的日平均负荷值PAIave； 得到的数据集利用人工经验方法，确定同一待预测日的电力负荷参考曲线； 根据电力负荷参考曲线中，所有时间点对应的电力负荷值，计算参考曲线对应的日平均负荷值Pave，以PAIave与Pave的比值作为曲线调整比例ρ，利用得到的曲线调整比例ρ，修正电力负荷参考曲线中，每个时间点对应的负荷值，以修正后的负荷值作为预测结果； 分别计算参与负荷预测的体感温度和日累计降水量； 所述体感温度计算原则，如下式所示： 式中，Tem表示温度；Hum表示湿度；Wind表示体感温度； 所述日累计降水量计算原则为：获取单气象站实测气象数据，按照96点累计实测降水N，计算得到日累计降水量，其中N为实测气象站个数； 多气象站提供实测气象数据时，先确定多气象站各时刻的降水平均数据，然后根据96点累计降水N计算得到日累计降水量； 利用人工经验方法，确定待预测日的电力负荷参考曲线，包括以下步骤： 获取电力负荷数据、气象数据和影响电力负荷的社会活动数据； 根据气象数据确定待预测日的日累计降水量； 根据社会活动数据确定待预测日的日期类型； 当待预测日的日累计降水量不大于设定值X时，在与待预测日上年度同月的全部日期和待预测日当年度的前30日中，选取出与待预测日的日期类型相同，并且体感温度相似度最大的一日，得到所选取日的电力负荷曲线，作为第一人工经验输出曲线； 当待预测日的日累计降水量大于设定值X时，在待预测日当年度和上一年度当季的全部月份日累计降水量，超过设定值X的日期中，选取出与待预测日的日期类型相同，并且降水量相似度最大的一日，得到所选取日的电力负荷曲线，作为第二人工经验输出曲线； 得到的第一人工经验输出曲线或第二人工经验输出曲线，即为待预测日的电力负荷参考曲线。

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