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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司信息中心申请的专利一种用于电力营销的交互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：CN119831646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411909522.3，技术领域涉及：G06Q30/0203；该发明授权一种用于电力营销的交互方法及系统是由莫萍燕;杨永娇;李凯设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电力营销的交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种用于电力营销的交互方法及系统，方法包括：通过物联网设备采集用户的电力消费数据，并对数据进行预处理；根据预处理的数据构建电力消费行为预测模型预测用户未来的电力需求，并对突发性变化做出响应；根据预测结果构建动态电力定价模型，根据用户的实际需求和电网负荷变化对电力定价进行调整；实时数据流监控市场状况，结合已训练好的电力消费行为预测模型与动态电力定价模型，及时发现潜在异常；通过优化算法为每个用户推荐最优的电力套餐，并进行实时调整。本发明不仅提高了电力公司营销的精准度和效果，也通过社交化机制增强了用户的互动性和节能意识，推动了电力行业向智能化、个性化和社交化方向的转型。

本发明授权一种用于电力营销的交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于电力营销的交互方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通过物联网设备采集用户的电力消费数据，并对数据进行预处理，得到预处理后的电力消费数据，并引入用户社交行为为用户行为特征，收集家庭设备的多样性和环境因素的变化为外部环境因子；其中，所述电力消费数据包括电力消费量、设备状态和时间戳； S2、根据预处理的数据构建电力消费行为预测模型预测用户未来的电力需求，并对突发性变化做出响应；其中，所述电力消费行为预测模型采用时序卷积神经网络，通过卷积层从电力消费的时序数据中提取高阶特征，识别长期依赖关系，在训练过程中，卷积层和池化层共同作用，提取用户电力消费的潜在规律，全连接层则将时序特征与用户行为特征和外部环境因子融合，进行电力需求预测； 其中，基于所述采用时序卷积神经网络设计所述电力消费行为预测模型为多任务学习框架，分别优化两个目标：电力需求预测和用户行为预测，其中，所述电力消费行为预测模型的损失函数被设计为电力需求预测的均方误差损失和用户行为分类的交叉熵损失的加权组合； S3、根据预测结果构建动态电力定价模型，根据用户的实际需求和电网负荷变化对电力定价进行调整；其中，所述动态电力定价模型构建如下： 结合电力需求预测和用户行为预测设计动态电力定价机制，根据实时需求与价格灵活调整电力供应； 设计多个约束条件，包括：供需平衡约束和公平性约束； 使用基于强化学习的深度Q学习算法，动态调整价格策略；其中，所述深度Q学习算法表示为： Qst,at←Qst,at+α[rt+1+γmaxa′Qst+1,a′-Qst,at] 其中，st为当前状态，at为选择的定价策略，rt+1为实际收益，γ为折扣因子； S4、实时数据流监控市场状况，结合已训练好的电力消费行为预测模型与动态电力定价模型，及时发现潜在异常，若发现异常则进行智能预警； S5、结合电力营销的历史数据和实时数据，通过优化算法为每个用户推荐最优的电力套餐，并进行实时调整，保证在不同条件下为用户提供最合适的电力方案。

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