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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司扬州市江都区供电分公司;国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司;国网江苏省电力有限公司申请的专利基于优化神经网络的用户可调节能力挖掘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：CN116522230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310499187.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于优化神经网络的用户可调节能力挖掘方法及系统是由贾磊;吴海伟;龚正;王琚玮;顾继文;赵一鸣;万童;韩欣设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化神经网络的用户可调节能力挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于优化神经网络的用户可调节能力挖掘方法及系统，包括以下步骤：在LSTM下进行负荷分类后，在传统粒子群算法引入非线性变权和突变操作的基础上，引入多粒子初值及多目标函数对粒子群算法进行进一步改进，改进粒子群算法与LSTM相结合，考虑了算法的稳定度，保证了过载收敛，提高了负荷预测精度。利用改进粒子群算法对LSTM超参数进行优化，以解决LSTM参数难求的问题。通过对负荷进行精确的分类和预测，可以根据负荷各类特性辨识出负荷的可调节功率范围及可调节时间段，综合计算出各时间点的总可调负荷，从而在总体上具有用户可调能力。

本发明授权基于优化神经网络的用户可调节能力挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于优化神经网络的用户可调节能力挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过LSTM网络进行负荷分类； 步骤S1中，通过LSTM网络将用户分为完全可调节负荷、半可调节负荷、完全不可调节负荷三类； S2、在非线性变权和突变操作基础上，引入多粒子初值和多目标函数对粒子群算法进行改进； S3、将改进粒子群算法与LSTM相结合，利用改进粒子群算法对LSTM超参数进行优化，并对LSTM网络进行训练； S4、结合负荷分类的结果给定该类负荷的可调节范围及可调节时间段，获得总体可调节能力； 步骤S4中， 1完全可调节负荷在全时间段内，负荷可调节功率的全范围内调整； 半可调节负荷，其供电时间段可按照计划变动，只要保证固定时间内的供电总量不变即可； 完全不可调节负荷，其运行时间固定不可改变，其功率视作不可变的固定值； 2结合改进粒子算法的LSTM网络的负荷预测结果，根据不同负荷特性对各类可调节负荷功率进行累加，最终得到电力系统各时间段的总体可调节能力，公式如下所示： 式中：R表示系统的总体可调节能力，η1,η2,η3分别为完全可调节负荷、半可调节负荷、完全不可调节负荷的调节系数，PL1,PL2,PL3分别为某时刻三类负荷的预测功率。

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