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龙图腾网获悉苏州市气象局申请的专利电力负荷预测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：CN119419747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411450475.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权电力负荷预测方法及系统是由郭小浩;林惠娟;陈纾杨;朱锦尧;韦芬芬;孙伟设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电力负荷预测方法及系统，涉及气象和电力研究领域，包括以下步骤：S1、获取近两年内的负荷数据和气象数据，并对数据进行日期类型标记；S2、对于短期内的不同日期分别构建训练数据集开展训练，得到对应日期的预测模型；S3、获取开展短期负荷预测的输入数据；S4、将S3中获取的数据分别输入对应的预测模型，得到短期负荷预测结果。本发明利用过去两年的电力负荷数据和对应时段内的气象数据，对日时间范围进行重新定义，区分工作日和非工作日，采用LightGBM机器学习方法，对短期电力负荷的变化进行学习训练，得出未来三天内的逐15分钟电力负荷预测。输出的电力负荷预测更加准确和精细，为电力部门业务决策提供有力的支持。

本发明授权电力负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取近两年内的负荷数据和气象数据，并对数据进行日期类型标记；其中，所述负荷数据为电力调度负荷实况历史数据，数据的时间分辨率为5分钟；所述气象数据为与负荷数据同时段的气象实况历史数据，包括：气温TEM、降水RAIN、湿度RH；以及，对所述数据进行日期类型标记的方法包括：将工作日标记为0，不是普通周六的节假日标记为1，普通周六标记为6； S2、对于短期内的不同日期分别构建训练数据集开展训练，得到对应日期的预测模型；其中 构建训练数据集的方法包括：获取目标数据和关联数据；其中 所述获取目标数据的方法包括： 获取去年同期前后近两个月的负荷数据data1； 获取最近的两个月内的负荷数据data2； 将data1和data2合并，作为目标数据；以及 所述获取关联数据的方法包括： 获取与目标数据的时间跨度对应的分钟数； 获取与目标数据同时段同时间点的气象数据，包含TEM、RAIN和RH； 获取当天之前最近的5个历史工作日的负荷和天气情况； 读取目标数据当天日期对应的日期类型数据，即0，1，或者6，作为最后一个关联数据； 将目标负荷数据与所有的关联数据对应整理，从而形成训练数据集； S3、获取开展短期负荷预测的输入数据； S4、将S3中获取的数据分别输入对应的预测模型，得到短期负荷预测结果；其中 步骤S3中，获取开展短期负荷预测的输入数据的方法包括：读取最新的数值天气预报，并分别构建不同模型的输入数据集； 所述构建不同模型的输入数据集的方法包括： 计算得到待预测的“当日”08:00~“次日”08:00逐15分钟的时间分钟数； 截取预报数据中属于“当日”时间范围内的部分； 获取“当日”之前的最近的5个历史工作日的逐15分钟的P、TEM、RAIN和RH实况数据，每一日数据的起始和终止时间均为当日08:00~次日08:00；其中P为目标负荷值； 根据“当日”的日期属性，获取“当日”的日类型数据，即0，1，或者6； 将短期内各待预测日的数据分别汇总，并按一定时间和顺序排列，分别得到不同模型的输入数据集。

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苏州市气象局，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市相城区嘉元路8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”。

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