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龙图腾网获悉国网四川省电力公司营销服务中心申请的专利一种短期电力负荷预测方法及预测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：CN115034474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210654960.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种短期电力负荷预测方法及预测系统是由李琪林;蔡君懿;严平;王睿晗设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种短期电力负荷预测方法及预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种短期电力负荷预测方法及预测系统，获取第一序列数据集；将第一序列数据集划为若干第二序列数据集；选择任意一个第二序列数据集，采用差分自回归移动平均方法对第二序列数据集处理，获得第一电力负荷序列数据；采用BP神经网络方法对第二序列数据集处理，获得第二电力负荷序列数据；构建第一目标函数，并采用混沌粒子群算法进行处理，获得第一权重系数以及第二权重系数，遍历所有第二序列数据集，获得若干第一权重系数以及若干第二权重系数；计算获得第n+1天的第一权重系数与第二权重系数；计算获得第n+1天的电力负荷数据；本发明的有益效果为提高了对电力负荷序列数据预测的准确度，增加了对电力负荷序列数据的精度。

本发明授权一种短期电力负荷预测方法及预测系统在权利要求书中公布了：1.一种短期电力负荷预测方法，其特征在于，预测方法步骤包括： 获取第一序列数据集，所述第一序列数据集为历史采集n天电力负荷序列数据； 将所述第一序列数据集划分为若干第二序列数据集，所述第二序列数据集为第1天到第i天采集的电力负荷序列数据，且i＝n； 选择任意一个第二序列数据集，采用差分自回归移动平均方法对该第二序列数据集进行处理，获得第i+1天的第一电力负荷序列数据； 采用BP神经网络方法对该第二序列数据集进行处理，获得第i+1天的第二电力负荷序列数据； 构建第一目标函数，并采用混沌粒子群算法对所述第一电力负荷序列数据以及所述第二电力负荷序列数据进行处理，获得第i+1天的第一权重系数以及第i+1天的第二权重系数，遍历所有第二序列数据集，获得若干第一权重系数以及若干第二权重系数； 基于若干所述第一权重系数与所述第二权重系数，计算获得第n+1天的第一权重系数与第n+1天的第二权重系数； 基于第n+1天的第一权重系数以及第n+1天的第二权重系数，计算获得第n+1天的电力负荷数据； 其中，所述基于若干所述第一权重系数与所述第二权重系数，计算获得第n+1天的第一权重系数与第n+1天的第二权重系数具体包括：计算每个所述第一权重系数在所预测天数中的占有比；基于所述占有比，计算获得第n+1天的第一权重系数；所述第n+1天的第二权重系数计算的方法与所述第n+1天的第一权重系数计算的方法等同； 所述第一目标函数的具体表达式为： fwA,i+1,wB,i+1＝|wA,i+1SA,i+1+wB,i+1SB,i+1-Sr,i+1| s.t.wA,i+1+wB,i+1＝1 wA,i+1是差分自回归移动平均方法得到的第i+1天预测结果的权重系数，wB,i+1是BP神经网络得到的第i+1天预测结果的权重系数，Sr,i+1是第i+1天的实际电力负荷数据序列，SA,i+1为差分自回归移动平均方法得到的第i+1天预测结果的第一电力负荷序列数据，SB,i+1为BP神经网络得到的第i+1天预测结果的第二电力负荷序列数据。

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