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龙图腾网获悉北京飔合科技有限公司申请的专利基于AI的售电企业电量申报动态调配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：CN120875951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511393373.4，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于AI的售电企业电量申报动态调配方法及系统是由商敬男;燕兆;白春玲;梁泽豪;郭鹏飞;苏克武设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的售电企业电量申报动态调配方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及申报动态调配技术领域，提供一种基于AI的售电企业电量申报动态调配方法及系统，解决售电企业电量申报动态调配的精准性与效率低的问题。本申请通过周期性采集用户的有功、无功电力参数及谐波参数，通过波形变换提取用电波动特征，构建用户用电画像库；压缩画像库中特征数据，获用电特征压缩数据；基于联邦学习的分散式需求预测模型，聚合所有用户的压缩数据，得整体用电预测量；基于整体预测量，用动态规划设定分时电价与电量分配策略，结合实时市场电价，动态调整峰谷时段电量申报比例，实现售电企业电量申报动态调配，能够提升售电企业电量申报动态调配的精准性与效率。

本发明授权基于AI的售电企业电量申报动态调配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的售电企业电量申报动态调配方法，其特征在于，包括： 周期性的采集各用户的有功电力参数、无功电力参数和谐波参数，采用波形变换从所述有功电力参数、所述无功电力参数和所述谐波参数中提取所述用户的用电波动特征，以构建用户用电画像库； 对所述用户用电画像库中的特征数据进行特征压缩处理，得到用电特征压缩数据； 利用基于联邦学习框架的分散式需求预测模型，对所有用户对应的所述用电特征压缩数据进行聚合处理，得到售电企业的整体用电预测量； 基于所述整体用电预测量，利用动态规划算法设定分时电价规则与电量分配策略，基于所述分时电价规则和所述电量分配策略，结合实时市场电价，动态调整售电企业的电量申报量在峰谷时段的分配比例，以实现售电企业电量申报的动态调配； 所述对所述用户用电画像库中的特征数据进行特征压缩处理，得到用电特征压缩数据，包括： 从所述用户用电画像库中提取各用户的特征数据，确定每个用户的特征数据包含的多个特征项； 统计各所述特征项在所有用户的特征数据中与所述用户用电波动特征发生关联的次数； 根据所述发生关联的次数，为各所述特征项分配影响程度值，所述发生关联的次数与所述影响程度值之间呈正比； 比较各所述特征项的所述影响程度值的大小，按照所述影响程度值从大到小的顺序对各所述特征项排序，得到排序结果； 基于排序结果和预先设定的数量，选取影响程度高的特征项作为保留特征项； 提取所述各用户的特征数据中与所述保留特征项对应的数值，将所述数值组合后形成简化特征数据，基于所有用户的简化特征数据，确定用电特征压缩数据； 所述采用波形变换从所述有功电力参数、所述无功电力参数和所述谐波参数中提取所述用户的用电波动特征，以构建用户用电画像库，包括： 对所述有功电力参数、所述无功电力参数和所述谐波参数分别进行波形变换，得到各参数在多个连续时间点上的波形变化信息； 从所述波形变化信息中提取对应参数的数值上升幅度、数值下降幅度及单位时间内的数值变化次数； 将同一用户对应的所述有功电力参数、所述无功电力参数和所述谐波参数分别对应的数值上升幅度、数值下降幅度及各单位时间内的数值变化次数进行组合，生成所述用户的用电波动特征； 将所有用户的用电波动特征按照各用户的唯一标识进行关联记录，构建包含各用户的用电波动特征的集合，将所述集合确定为用户用电画像库。

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