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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司申请的专利一种基于最小间隔动态分布的用电负荷曲线数据拟合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：CN114611272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210181115.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于最小间隔动态分布的用电负荷曲线数据拟合方法是由朱铮;曹祎;黄锋;俞磊;许堉坤;蒋超;杜成刚;戴辰;王晋设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最小间隔动态分布的用电负荷曲线数据拟合方法在说明书摘要公布了：本发明属于用电数据分析处理应用领域，为了解决电能示值曲线数据异常的恢复问题，提供了一种基于最小间隔动态分布的用电负荷曲线数据拟合方法，包括以下步骤：S1：用户用电曲线特征识别与分类；S2：构建用户不同用电行为最小间隔动态特征曲线；S3：日用电行为特征曲线与最小间隔动态特征曲线相似性匹配；S4：基于最小用电间隔用电权重的数据拟合。本发明用以支撑电网企业开展电力市场化交易负荷预测、贸易结算、电价制定、代理购电等业务，以及电力用户综合能效管理、政府重大分析决策等需求；此算法可有效确保用户用电电能示值曲线的数据完整性、拟合数据的精度，整体提升电能示值曲线数据的质量。

本发明授权一种基于最小间隔动态分布的用电负荷曲线数据拟合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于最小间隔动态分布的用电负荷曲线数据拟合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：用户用电曲线特征识别与分类； S2：构建用户不同用电行为最小间隔动态特征曲线； S3：日用电曲线与最小间隔动态特征曲线相似性匹配； S4：基于最小用电间隔用电权重的数据拟合； 步骤S1中所述的用户用电曲线特征识别与分类，具体按如下步骤实施： 取用电客户近D日电能示值曲线，对每一日曲线进行特征识别，记录每一日曲线特征信息；特征通过识别间隔用电突增、突降点的数据点时间次序与突增、突降次数进行特征描述记录；特征量记录序列：Q＝{M,N,{T1,T2,T3，......，TM+N}}，其中M为突增次数，N为突降次数，Tx为第x次突变信息元素，包含突变时间点以及突变描述； 构建近D日曲线特征信息集： 步骤S2中所述的构建用户不同用电行为最小间隔动态特征曲线，具体按如下步骤实施： 依据曲线特征参数进行同类用电特征合并，形成该用户用电特征分类：{Q1,Q2,Q3，......，Qx}；取某一特征分类Qx下的所有曲线数据，获取每条曲线每个有效间隔的用电量，对同一时间点对应的间隔用电求取加权平均值，生成间隔用电{q1,q2,q3，......，q95}； 步骤S3中所述的日用电曲线与最小间隔动态特征曲线相似性匹配，具体按如下步骤实施： 获取用户当前用电示值交易曲线数据； 根据曲线数据缺失数据点情况，将一条曲线数据分成多段连续的曲线段，获取每一曲线段对应的间隔用电序列，形成多条用电曲线段； 根据用电曲线段的有效用电间隔情况，利用皮尔逊系数法求取该段曲线与该用户各动态特征曲线对应时间序列内的相关性； 综合该曲线各分段曲线与各动态特征曲线的相关性情况，利用相似度加权占比方法，求取整条曲线与各特征曲线的相似度； 曲线分段相关性计算说明如下： 定义曲线段q＝[q1,q,…q14]，获取该用户某一特征曲线同时段数据y＝[y1,y2,…y14] 则计算公式如下所示： 其中ρq,y即为所求相关性系数，covq,y为q、y向量的协方差，δq、δy分别为q、y向量的标准差，协方差计算公式如下： covq,y＝Eq-μqy-μy 其中E表期望，μq、μy分别表q、y均值。

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上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司，其通讯地址为：200120 上海市浦东新区源深路1122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”。