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龙图腾网获悉山东晟霖格建筑有限公司申请的专利一种基于大数据的电力系统监控数据分析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：CN119726691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202411889375.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于大数据的电力系统监控数据分析方法及系统是由张倍慈设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的电力系统监控数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的电力系统监控数据分析方法及系统，涉及电力系统监控技术领域，通过实时和多维度的数据采集，确保了数据的全面性和准确性，为后续的数据处理和分析提供了坚实的基础。此方法有效解决了传统数据采集过程中数据滞后和信息不全的问题，提高了数据的时效性和准确性，负荷调度优化模块根据负荷预测值LT与负荷临界值LLT的比较，进行调度电力到负荷值高的区域。实现了对电力资源的智能调度。有效地避免了电力资源的浪费，并确保了高负荷区域的电力需求优先得到满足，提高了电力分配的效率和公平性。实时调整模块根据实际的负荷预测值LT调整电力调度方案，确保电力资源的动态优化分配。

本发明授权一种基于大数据的电力系统监控数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的电力系统监控数据分析系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据处理模块、数据训练模块、负荷预测模块、负荷调度优化模块和实时调整模块； 所述数据采集模块收集电力系统的数据信息，包括电力负荷数据、天气数据和时间信息数据，组成第一数据集XC；所述数据处理模块对收集的第一数据集XC进行清洗和归一化处理，生成数据组X；所述数据训练模块训练动态负荷预测模型，通过重塑函数reshape，对数据组X进行重塑，获取重塑数据组XR，使用重塑数据组XR对LSTM模型进行训练；所述负荷预测模块根据数据训练模块训练完成的LSTM模型预测未来的电力负荷，对重塑数据组XR进行预测，生成未来数据XF，通过LSTM模型预测未来时间段的负荷预测值LT；所述负荷调度优化模块根据负荷预测模块预测的负荷预测值LT与负荷临界值LLT进行比较，判断负荷值高的区域，进行调度电力；所述实时调整模块根据荷调度优化模块预测的负荷预测值LT调度电力，实时调整调度方案，把电力调度给负荷预测值LT大于负荷临界值LLT的区域； 所述负荷调度优化模块包括负荷比较单元和调度优化单元；所述负荷比较单元通过比较负荷预测值LT与负荷临界值LLT，确定进行调度电力的区域；所述负荷预测值LT与负荷临界值LLT的比较通过以下方式获取： 当区域i负荷预测值LTi＞负荷临界值LLT时，则表示区域i需要调度； 当区域i负荷预测值LTi＜负荷临界值LLT时，则表示区域i不需要调度； 对需要调度的区域i进行拟合，获取区域i的调度优先级Priorityi；对所有的Priorityi进行排列，生成所有区域的优先级列表PriorityLIST； 当比较负荷预测值LTi＞负荷临界值LLT，则优先调度电量到区域i； 当比较负荷预测值LTi≤负荷临界值LLT，则分配到优先级列表PriorityLIST中，等待处理； 所述调度优化单元包括电力分配优化和电力调度计划；所述电力分配优化的方式如下： 当区域i内的优先级等于1且区域i内的峰值电力需求Pmax在系统总的可用电力Pto的允许范围内，则把电量分配到区域i内； 当区域i内的优先级不等于1，则不分配电量； 当区域i内的优先级等于1，且区域i内的峰值电力需求Pmax大于总的可用电力Pto，则不分配电量； 所述电力调度计划的方式如下：在电力调度计划的允许范围内，电力调度从低到高依次调度。

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