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龙图腾网获悉四川华电木里河水电开发有限公司申请的专利基于大数据分析的电网负荷高精度预测方法及存储介质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：CN121117971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511631881.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于大数据分析的电网负荷高精度预测方法及存储介质是由何沁旋;张鑫;尹大铭;杨杰;王姗姗;凌昊;徐佳慧;曾彬;张雨瞳设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的电网负荷高精度预测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及基于大数据分析的电网负荷高精度预测方法及存储介质。该方法包括：采集气象数据和电网负荷数据；基于气象数据和电网负荷数据的频谱图峰值的周期差异确定周期协同系数；基于周期协同系数筛选周期点，基于周期点的气象数据和电网负荷数据获取周期性预测值；基于电网负荷数据和气象数据构建贡献函数，并基于气象数据的偏导数和最大差异确定贡献度；基于贡献度构建最优化函数对气象数据降维；基于降维后的气象数据以及电网负荷数据确定非周期性预测值；基于周期性预测值和非周期性预测值获取电网负荷数据的预测值。本申请提高了电网负荷的预测精度。

本发明授权基于大数据分析的电网负荷高精度预测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的电网负荷高精度预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集气象数据和电网负荷数据； 获取历史采集的气象数据和电网负荷数据的频谱图，基于电网负荷频谱图和每一类气象数据的频谱图峰值的周期差异确定每一类气象数据每个峰值的周期协同系数； 基于每一类气象数据的所有周期协同系数的大小筛选周期点；基于周期点的气象数据和电网负荷数据预测电网负荷数据的变化趋势获取未来周期点的周期性预测值； 预设历史时刻构建时间窗口，并基于电网负荷数据和气象数据构建贡献函数；基于每类气象数据中数据值的最大差异以及每类气象数据在贡献函数中的偏导数确定每类气象数据对于电网负荷数据的贡献度；基于每个时刻的气象数据的贡献度与每个时刻的贡献度均值的差异构建最优化函数对气象数据的类别进行降维；将时间窗口中降维后剩余类别的气象数据和电网负荷数据预测预设时间段的非周期性预测值； 基于预设时间段内的周期性以及周期性预测值和非周期性预测值获取预设时间段的电网负荷数据的预测值； 所述基于每一类气象数据的所有周期协同系数的大小筛选周期点的方法为： 计算每一类气象数据中所有周期协同系数的均值，将所述均值作为电网周期负荷阈值；将周期协同系数大于等于电网周期负荷阈值的峰值对应的时刻记为周期点； 所述贡献度与偏导数呈正相关关系，与气象数据中的最大差异呈负相关关系； 所述最优化函数的表达式为： ，表示第i个时刻第j类气象数据对于电网负荷数据的贡献值，表示第i个时刻的贡献度均值，表示时间窗口的长度，表示最终数量，表示最小值优化函数，表示最优化函数值； 所述基于预设时间段内的周期性以及周期性预测值和非周期性预测值获取预设时间段的电网负荷数据的预测值的方法为： 未来时间窗口内存在周期点时，将该时刻的周期性预测值和非周期性预测值进行加权获取该时刻的预测值；未来时间窗口内不存在周期点时，非周期性预测值即为该时刻的预测值。

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四川华电木里河水电开发有限公司，其通讯地址为：615000 四川省凉山彝族自治州木里藏族自治县固增乡撒洼村；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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