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龙图腾网恭喜国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法及装置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：CN115392546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210924740.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法及装置是由邹艺超;张林垚;黄夏楠;刘林;丁智华;胡臻达;洪居华;林伟伟;杨丝雨设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法及装置，通过历史数据基于不同的预设条件获取第一预设负荷参考日集以及第二预设负荷参考日集，对第一预设负荷参考日集聚类得到参考负荷曲线，再根据第二预设负荷参考日集以及参考负荷曲线得到逐日降温电量，利用基准负荷法准确测算历史降温电量数据，并通过历史降温电量数据结合气象因子对神经网络进行训练，建立气象等因素与降温电量的耦合关系，从而在后续对待预测日进行预测时能够获取到精确的降温电量数据，实现在降温电量预测过程中融入气象的影响因素，使得技术人员能够基于预测结果，合理制定需求侧管理计划，优化电力系统运行管理，更有利于提高电力系统运行效率和防范失负荷风险。

本发明授权基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于气象因子的降温电量预测及需求侧管理方法，其特征在于，包括步骤：获取历史负荷数据，得到第一预设负荷参考日集以及第二预设负荷参考日集；对所述第一预设负荷参考日集进行聚类得到参考负荷曲线；根据所述第二预设负荷参考日集以及所述参考负荷曲线得到逐日降温电量；以所述第二预设负荷参考日集对应的气象因子为输入以及所述逐日降温电量为输出构成的训练集对神经网络进行训练，得到降温电量测算模型；将待预测的日集对应的气象因子输入所述降温电量测算模型，得到预测的降温电量；所述根据所述第二预设负荷参考日集以及所述参考负荷曲线得到逐日降温电量包括：获取与所述历史负荷数据对应的历史经济数据，得到经济增长因子；根据所述经济增长因子对所述参考负荷曲线进行修正，得到基准负荷曲线；根据所述第二预设负荷参考日集以及所述基准负荷曲线得到所述逐日降温电量；所述根据所述第二预设负荷参考日集以及所述基准负荷曲线得到所述逐日降温电量包括：将所述第二预设负荷参考日集对应的负荷曲线减去所述基准负荷曲线，得到降温负荷曲线；对所述降温负荷曲线进行积分，得到所述逐日降温电量；所述得到预测的降温电量之后包括：根据所述预测的降温电量确定不同时间段的电价；所述根据所述预测的降温电量确定不同时间段的电价包括：根据临时阶梯电价公式确定不同时间段的电价： ；式中：为预测时段电价，为预测时段原始电价，为预测时段降温电量，为预测日降温电量每小时平均值，为预测时段总电量，为价格弹性系数；还包括：根据所述历史负荷数据获取历史峰谷差电价；根据所述历史峰谷差电价得到价格弹性系数： ；式中：、分别为执行峰谷差电价后电量、电价变化量。

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