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公开(公告)号：CN113869601A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111212174.0
申请日：2021-10-18
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种电力用户负荷预测方法、装置及设备，该电力用户负荷预测方法通过对待预测负荷电力用户的同一时间长度日负荷曲线进行负荷或者电量曲线聚类、归一化处理，得到该电力用户的典型负荷曲线，根据负荷特征曲线库中是否存在与典型负荷曲线相近的负荷特征曲线采用不同处理方式得到影响待预测负荷电力用户预测的影响因子，将得到负荷影响因子或有效影响因子输入负荷预测模型对待预测负荷电力用户进行负荷预测，提高对力用户负荷预测的效率，减少盲目负荷预测模型的训练，降低了电力用户负荷预测的难度。解决了现有对个体电力用户电力负荷的预测难度大且效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113610300A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110905503.3
申请日：2021-08-05
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F30/27 , G06F16/2458 , G06F16/2457 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于用户负荷状态分析的变输入结构的负荷预测方法及模型。本发明构建的预测模型输入因素可变，输入的相关因素通过启发式搜寻得到，使得模型的输入因素与预测对象最为相关。本发明可应对预测对象具有高度的不确定性的预测场景，能够确保预测模型的输入不会对预测造成干扰。
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公开(公告)号：CN113780679A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111138775.1
申请日：2021-09-27
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于泛在电力物联网的负荷预测方法及装置，其中方法包括：分别获取泛在电力物联网范围内目标用户和其他用户的数据集，对所述数据集进行预处理；其中，所述数据集包括电气数据、用户间关联数据、用户内部的生产要素数据和负荷相关数据；构建基于深度残差网络的特征提取模型，所述特征提取模型提取第一数据集与目标用户的电气数据间的关联特征；构建基于长短期记忆网络的负荷预测模型，所述负荷预测模型根据第二数据集进行负荷预测得到所述目标用户的负荷数据。本发明通过基于注意力机制和长短跳跃连接的长短期记忆网络的负荷预测模型，能降低负荷预测的不确定性，能够提高目标用户的负荷预测准确性。
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公开(公告)号：CN112561731A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011463346.7
申请日：2020-12-14
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F16/9535
摘要： 本发明公开了一种基于负荷预测的提示信息推送方法及装置，所述方法包括通过选取离待预测日最近的若干历史日的t时刻和最近的若干历史同类型日的t时刻的负荷状态作为历史数据，根据所述历史数据分别计算负荷状态为基态和激发态的概率，当负荷状态为基态的概率大于负荷状态为激发态的概率时，判定待预测日的t时刻的负荷状态为基态，否则为激发态，根据待预测日的t时段的负荷状态生成提示信息，并将所述提示信息推送给对应用户。本发明考虑了负荷状态呈周期性变化的特性，对负荷状态进行精准预测，根据待预测日的t时段的负荷状态生成提示信息，并将所述提示信息推送给对应用户，以指导用户进行合理用电，避开用电高峰期，实现电力电量供需平衡。
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公开(公告)号：CN111798620A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010668440.X
申请日：2020-07-13
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种智能预付费系统及其预付费方法，其中系统包括：温湿度模组、存储模块、电费预测模组、省电策略计算模组和显示模块；温湿度模组，用于测量智能电表所处环境中的温湿度信号；存储模块与温湿度模组和智能电表均连接，用于存储温湿度信号和智能电表采集的用电量参数；电费预测模组，用于根据温湿度信号和用电量参数，预测预置时间段内的电费数据；省电策略计算模组，用于根据用电量参数和温湿度信号，预测预置时间段内的省电策略；显示模块，用于显示电费数据和省电策略，解决了现有的预付费系统无法提供电费的预测和电费节约的策略的技术问题。
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公开(公告)号：CN113780679B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111138775.1
申请日：2021-09-27
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/23213
摘要： 本发明公开了一种基于泛在电力物联网的负荷预测方法及装置，其中方法包括：分别获取泛在电力物联网范围内目标用户和其他用户的数据集，对所述数据集进行预处理；其中，所述数据集包括电气数据、用户间关联数据、用户内部的生产要素数据和负荷相关数据；构建基于深度残差网络的特征提取模型，所述特征提取模型提取第一数据集与目标用户的电气数据间的关联特征；构建基于长短期记忆网络的负荷预测模型，所述负荷预测模型根据第二数据集进行负荷预测得到所述目标用户的负荷数据。本发明通过基于注意力机制和长短跳跃连接的长短期记忆网络的负荷预测模型，能降低负荷预测的不确定性，能够提高目标用户的负荷预测准确性。
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公开(公告)号：CN112488365A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011283128.5
申请日：2020-11-17
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明涉及电力系统技术领域，公开了一种基于负荷预测流水线框架语言的负荷预测系统及方法，通过LF_FLFL生成器，以可视化模板方式获取用户的负荷预测配置信息，生成满足用户电力负荷预测需求的负荷预测任务表，并转换为执行负荷预测任务的有向无环图，通过LF_FLFL解释器，在用户配置的大数据技术支持平台环境下，根据机器学习模型库及调度策略元数据库，按照有向无环图自动执行电力负荷预测的大数据采集、清洗、存储、探索分析、建模特征、模型训练、模型评价以及模型应用负荷预测任务，从而实现负荷的智能预测，降低负荷预测的实施难度，提高负荷预测的效率。
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公开(公告)号：CN113902485B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111212168.5
申请日：2021-10-18
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06T3/4007
摘要： 本申请涉及一种专变电力用户行业识别方法、装置及设备，该识别方法通过X‑means聚类算法对每个专变电力用户每日的负荷曲线按照节假日、非节假日分别聚类，得到该专变电力用户的节假日和非节假日典型日负荷曲线；之后所有聚类后的m个专变电力用户的典型日负荷曲线按照节假日、非节假日分别进行第二次X‑means聚类，实现专变电力用户的有效行业分类，及时发现历史人为操作失误造成的专变电力用户档案录入错误的情况，提高行业识别效率。解决了现有对电力系统从智能电表获取的数据通过人工实现电力用户档案行业分类，此方式存在判断结果易出错、工作效率低且耗时耗力的技术问题。
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公开(公告)号：CN113902485A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111212168.5
申请日：2021-10-18
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
IPC分类号： G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06T3/40
摘要： 本申请涉及一种专变电力用户行业识别方法、装置及设备，该识别方法通过X‑means聚类算法对每个专变电力用户每日的负荷曲线按照节假日、非节假日分别聚类，得到该专变电力用户的节假日和非节假日典型日负荷曲线；之后所有聚类后的m个专变电力用户的典型日负荷曲线按照节假日、非节假日分别进行第二次X‑means聚类，实现专变电力用户的有效行业分类，及时发现历史人为操作失误造成的专变电力用户档案录入错误的情况，提高行业识别效率。解决了现有对电力系统从智能电表获取的数据通过人工实现电力用户档案行业分类，此方式存在判断结果易出错、工作效率低且耗时耗力的技术问题。
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公开(公告)号：CN112365070A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011295962.6
申请日：2020-11-18
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215
摘要： 本发明提出的一种电力负荷预测方法、装置、设备及可读存储介质，通过对源负荷数据库的数据进行缺失值填补、异常值检测和填补处理、质量评价和数据可视化，将处理后的负荷数据、质量评价结果和负荷数据的可视化对比图表进行电力负荷预测，为电力负荷预测提供高质量的负荷数据资源，降低因源负荷数据质量问题导致的电力负荷预测出错率，提高电力负荷预测的准确性。
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