买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜国网山东省电力公司青岛供电公司;山东鲁软数字科技有限公司智慧能源分公司;国网山东省电力公司;国网(山东)电动汽车服务有限公司申请的专利新型电力系统负荷在线预测方法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：CN118036816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202410240641.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权新型电力系统负荷在线预测方法是由石立国;胡洋;刘继彦;王者龙;钟少伟;公维帅;朱晓东;李延真;关雪琳;刘昱均;宫晓珊;陈雷;张小静;石逸雯;刘启科;杨宁设计研发完成，并于2024-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本新型电力系统负荷在线预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种新型电力系统负荷在线预测方法，涉及电力负荷预测技术领域，所述方法包括：获取输出功率数据，以及温度数据、湿度数据、风力数据与光照数据；确定第一关系函数；通过负荷预测模型，获得预测负荷数据；根据预测负荷数据与输出功率数据，确定负荷预测模型是否需要校正；如果需要校正，则根据当前检测周期的开始时刻、输出功率数据、预测负荷数据、温度数据、湿度数据、风力数据和光照数据，获得校正后的负荷预测模型；根据第一关系函数和天气预报数据，获得预测光照数据；将天气预报数据与预测光照数据输入负荷预测模型，获得预测负荷数据。根据本发明，可提升负荷预测模型对天气环境的适应性，提高预测负荷数据的精确性。

本发明授权新型电力系统负荷在线预测方法在权利要求书中公布了：1.一种新型电力系统负荷在线预测方法，其特征在于，包括：在当前检测周期的多个时刻，获取台区变压器的输出功率数据；在当前检测周期的多个时刻，获取与所述台区变压器对应的供电区域内的采样地点的温度数据、湿度数据、风力数据与光照数据；确定所述供电区域内温度数据、湿度数据、风力数据与光照数据之间的第一关系函数；通过已训练的负荷预测模型，对当前检测周期的开始时刻、所述温度数据、所述湿度数据、所述风力数据与所述光照数据进行处理，获得当前检测周期的多个时刻的预测负荷数据；根据当前检测周期的多个时刻的预测负荷数据与所述输出功率数据，确定已训练的负荷预测模型是否需要校正；如果已训练的负荷预测模型需要校正，则根据当前检测周期的开始时刻、所述输出功率数据、所述预测负荷数据、所述温度数据、所述湿度数据、所述风力数据和所述光照数据，对已训练的负荷预测模型进行校正训练，获得校正后的负荷预测模型；根据所述第一关系函数，以及所述供电区域内的下一个检测周期的天气预报数据，获得下一个检测周期的多个时刻的预测光照数据，其中，所述天气预报数据包括下一个检测周期的多个时刻的预测温度数据、预测湿度数据和预测风力数据；将当前检测周期的结束时刻、下一个检测周期的天气预报数据与下一个检测周期的多个时刻的预测光照数据输入校正后的负荷预测模型，获得下一个检测周期的多个时刻的预测负荷数据；根据多个时刻的温度数据与光照数据，确定所述供电区域内温度数据、湿度数据、风力数据与光照数据之间的第一关系函数，包括：获取多个历史日期中，与当前检测周期的开始时刻相同的时刻的第一历史光照数据；根据所述第一历史光照数据，确定当前检测周期的开始时刻的第一基准光照数据；根据所述第一基准光照数据、所述温度数据、所述湿度数据、所述风力数据与所述光照数据，获得所述第一关系函数；根据所述第一基准光照数据、所述温度数据、所述湿度数据、所述风力数据与所述光照数据，获得所述第一关系函数，包括：根据公式 ，获得第一关系函数的第一待定系数方程，其中，为当前检测周期的第i个时刻的光照数据，为所述第一基准光照数据，为当前检测周期的第i个时刻的温度数据，为当前检测周期的第i个时刻的风力数据，为当前检测周期的第i个时刻的湿度数据，、、、、、、、和为所述第一待定系数方程的第一待定系数；根据所述第一基准光照数据、所述温度数据、所述湿度数据、所述风力数据与所述光照数据，对所述第一待定系数进行求解，获得第一待定系数的求解值；根据所述第一待定系数的求解值，以及所述第一待定系数方程，获得所述第一关系函数；如果已训练的负荷预测模型需要校正，则根据当前检测周期的开始时刻、所述输出功率数据、所述预测负荷数据、所述温度数据、所述湿度数据、所述风力数据和所述光照数据，对已训练的负荷预测模型进行校正训练，获得校正后的负荷预测模型，包括：获取多个历史日期中，开始时刻相同的检测周期内的总用电量数据；根据开始时刻相同的检测周期内的总用电量数据，确定每个检测周期的第一权重；根据所述当前检测周期的开始时刻，以及每个检测周期的第一权重，确定当前检测周期的第一权重；根据所述当前检测周期的第一权重、所述输出功率数据、所述预测负荷数据、所述温度数据、所述湿度数据、所述风力数据和所述光照数据，确定所述负荷预测模型的损失函数；根据所述负荷预测模型的损失函数对所述已训练的负荷预测模型进行校正训练，获得校正后的负荷预测模型；根据所述当前检测周期的第一权重、所述输出功率数据、所述预测负荷数据、所述温度数据、所述湿度数据、所述风力数据和所述光照数据，确定所述负荷预测模型的损失函数，包括：根据公式 ，确定负荷预测模型的损失函数，其中，为当前检测周期的第i个时刻的输出功率数据，为当前检测周期的第i个时刻的预测负荷数据，为当前检测周期的第i个时刻的温度数据，为当前检测周期的第1个时刻的温度数据，为当前检测周期的第i个时刻的风力数据，为当前检测周期的第1个时刻的风力数据，为当前检测周期的第i个时刻的湿度数据，为当前检测周期的第1个时刻的湿度数据，为当前检测周期的第i个时刻的光照数据，为当前检测周期的第1个时刻的光照数据，为当前检测周期的第一权重,n为前检测周期内的时刻数量，i≤n，且i和n均为正整数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山东省电力公司青岛供电公司;山东鲁软数字科技有限公司智慧能源分公司;国网山东省电力公司;国网(山东)电动汽车服务有限公司，其通讯地址为：266002 山东省青岛市市南区刘家峡路17号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。