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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利一种电力负荷预测方法、装置、设备及存储介质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：CN119990479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510473943.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种电力负荷预测方法、装置、设备及存储介质是由詹隽;黄媚;孙晓佳;陈伊琳;陈作伟;李扬;谢雪景;周程杰;张玮;高珺瑶;罗宏珊设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力负荷预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电力负荷预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取电力系统的第一电力负荷序列；对第一电力负荷序列进行不确定性分析，得到不确定性特征数据；根据第一电力负荷序列和不确定性特征数据预测电力负荷，得到第一预测电力负荷序列，并预测目标预测时刻的电力负荷预测值；根据第一电力负荷序列和第一预测电力负荷序列确定电力负荷残差序列；根据电力负荷残差序列预测电力负荷残差，得到电力负荷残差预测值；根据电力负荷预测值和电力负荷残差预测值确定目标电力负荷预测结果。采用本申请，通过对历史电力负荷序列进行不确定性分析，并基于不确定性分析结果预测电力负荷，提高了电力负荷预测的准确性。

本发明授权一种电力负荷预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力系统在预设时间段的历史电力负荷序列，并对所述历史电力负荷序列进行预处理，得到第一电力负荷序列； 对所述第一电力负荷序列进行不确定性分析，得到不确定性特征数据；所述第一电力负荷序列受以下因素影响：天气因素、时间因素、经济活动因素、用户行为因素； 根据所述第一电力负荷序列和所述不确定性特征数据预测电力负荷，得到第一预测电力负荷序列，并预测目标预测时刻的电力负荷，得到电力负荷预测值； 根据所述第一电力负荷序列和所述第一预测电力负荷序列确定电力负荷残差序列； 根据所述电力负荷残差序列预测电力负荷残差，得到电力负荷残差预测值； 根据所述电力负荷预测值和所述电力负荷残差预测值确定目标电力负荷预测结果； 其中，所述对所述第一电力负荷序列进行不确定性分析，得到不确定性特征数据，包括： 确定第一电力负荷序列对应的目标属性信息； 确定所述目标属性信息对应的所述电力系统的目标应用场景；所述目标应用场景包括以下一种：可削减负荷响应场景、设备充放电场景、温控负荷运行场景； 获取所述电力系统在所述预设时间段与所述目标应用场景对应的运行数据； 根据所述运行数据确定不确定性因素数据；所述不确定性因素数据包括：用户行为参数、设备参数、环境参数； 对所述不确定性因素数据进行特征提取，得到所述不确定性特征数据； 其中，所述方法还包括： 根据所述目标应用场景建立对应的目标状态模型；所述目标状态模型包括以下一种：用户响应度模型、设备运行状态模型、温控负荷运行状态模型； 基于所述第一预测电力负荷序列和所述目标状态模型，确定所述目标预测时刻对应的负荷期望结果； 确定所述目标电力负荷预测结果和所述负荷期望结果之间的偏差，得到目标偏差； 根据所述目标偏差确定目标修正因子； 根据所述目标修正因子对所述目标电力负荷预测结果进行修正，得到修正后的所述目标电力负荷预测结果； 其中，在所述目标应用场景为所述可削减负荷响应场景时；所述根据所述目标应用场景建立对应的目标状态模型，包括： 获取所述可削减负荷响应场景下的用户用电行为数据； 根据所述用户用电行为数据对多个时间尺度中每一时间尺度下的用户响应行为进行分析，得到多个用电行为变化特征；所述多个时间尺度包括：短期时间尺度、中期时间尺度和长期时间尺度； 根据所述多个用电行为变化特征确定所述可削减负荷响应场景对应的目标关键因素；所述目标关键因素包括以下至少一种：可削减潜力指数、负荷转移率、用电设备参数； 根据所述目标关键因素构建所述目标状态模型。

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