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龙图腾网获悉山东炎黄工业设计有限公司申请的专利一种基于大数据分析的智能变电站能耗优化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：CN120338175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510396795.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大数据分析的智能变电站能耗优化方法是由秦晓建设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的智能变电站能耗优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能电网领域，特别是涉及一种基于大数据分析的智能变电站能耗优化方法。内容包括：采集外部环境参数和设备的负荷值，构建环境调节与时间序列融合负荷预测模型，计算设备的负荷预测值；基于设备的负荷值，计算设备的负荷信息熵和智能变电站的全局负荷信息熵，引入自适应负荷分配算法，对智能变电站进行能耗优化。解决了传统的负荷预测方法忽略了外部环境因素的影响，导致预测精度低；负荷信息熵计算方式较为简单，缺乏对负荷波动的复杂规律分析，难以有效反映设备负荷的波动性和不稳定性；传统的负荷分配算法缺乏灵活性，无法根据设备的实际负荷和全局负荷信息进行实时动态调整，进而影响能耗优化效果的问题。

本发明授权一种基于大数据分析的智能变电站能耗优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的智能变电站能耗优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集外部环境参数和设备的负荷值并进行预处理后，按照时间顺序进行存储，构建环境调节与时间序列融合负荷预测模型，将时间序列与外部环境因素结合，对设备未来负荷需求进行预测，得到设备的负荷预测值；环境调节与时间序列融合负荷预测模型公式如下： ， 其中，是设备在时刻的负荷预测值；是设备在时刻的负荷值；是时间变量；是设备索引变量；是历史时间步数，表示用于预测的历史时间步数；是历史时间步索引变量；是预测系数；是设备在历史时刻的负荷值；是指数衰减因子；是指数衰减因子的调节参数；是余弦函数；表示周期性波动修正因子；是时刻的外部环境变量；是外部环境系数；是历史负荷值与基准负荷值的比例的调节参数；是设备的基准负荷值；是设备在历史时刻的负荷值与基准负荷值的比例；是模型误差项； S2：基于设备的负荷值，计算设备的负荷信息熵和智能变电站的全局负荷信息熵；基于设备的负荷信息熵和智能变电站的全局负荷信息熵，结合设备的负荷预测值，通过自适应负荷分配算法，计算设备的优化负荷值，并对智能变电站进行能耗优化。

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