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龙图腾网获悉华润电力(广东)销售有限公司申请的专利一种负荷预测方法及其相关设备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：CN115271448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210899232.X，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种负荷预测方法及其相关设备是由陈雄汝;许志荣;滕志毅;李良;王欣玮;常作攀;贺小平;张皓;谭凌云设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种负荷预测方法及其相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种负荷预测方法及其相关设备，用于对短期负荷进行预测。本申请实施例方法包括：获取用户历史用电量的目标样本数据，目标样本数据包括多个目标日电量数据及目标分时电量数据；将目标日电量数据输入预先训练完成的典型日负荷系数回归模型，以获取对应于目标日电量数据的典型日系数数据以及多组中间典型日电量均值数据；将多组中间典型日电量均值数据输入预先训练完成的线性回归模型以得到目标典型日电量均值数据；通过聚类回归模型对目标分时电量数据及对应于目标分时电量数据的目标日电量数据进行聚类，以得到类型日分时权重系数数据；通过目标典型日电量均值数据、典型日系数数据及类型日分时权重系数数据对短期负荷进行预测。

本发明授权一种负荷预测方法及其相关设备在权利要求书中公布了：1.一种负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户历史用电量的目标样本数据，所述目标样本数据包括多个目标日电量数据以及每个所述目标日电量数据对应的目标分时电量数据； 将所述目标日电量数据输入预先训练完成的典型日负荷系数回归模型，以获取对应于所述目标日电量数据的典型日系数数据以及多组中间典型日电量均值数据； 将多组所述中间典型日电量均值数据输入预先训练完成的线性回归模型以得到目标典型日电量均值数据； 通过聚类回归模型对所述目标分时电量数据及对应于所述目标分时电量数据的目标日电量数据进行聚类，以得到类型日分时权重系数数据； 通过所述目标典型日电量均值数据、所述典型日系数数据及所述类型日分时权重系数数据对短期负荷进行预测； 所述典型日负荷系数回归模型包括初始典型日电量均值计算式、中间典型日电量均值计算式及典型日系数计算式；所述将所述目标日电量数据输入预先训练完成的典型日负荷系数回归模型，以获取对应于所述目标日电量数据的典型日系数数据以及多组中间典型日电量均值数据包括： 选取，，，，，，作为典型日电量数组； 将不同所述典型日电量数组的所述输入所述初始典型日电量均值计算式，以得到多组初始典型日电量均值数据； 将多组所述输入所述中间典型日电量均值计算式，以得到多组所述中间典型日电量均值数据； 将任一组所述及所述输入所述典型日系数计算式，得到所述典型日系数数据; 其中，所述为日期，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的目标日电量数据,所述为第日的典型日系数数据； 所述将多组所述中间典型日电量均值数据输入预先训练完成的线性回归模型以得到目标典型日电量均值数据包括： 将多组所述中间典型日电量均值数据输入所述线性回归模型，以对所述线性回归模型进行训练，并得到所述目标典型日电量均值数据； 其中，所述，所述，所述，所述，所述为所述线性回归模型的模型系数，所述为第组的所述中间典型日电量均值数据，所述为第组的目标典型日电量均值数据； 所述通过聚类回归模型对所述目标分时电量数据及对应于所述目标分时电量数据的目标日电量数据进行聚类，以得到类型日分时权重系数数据之前，所述方法还包括： 将不同典型日电量数组的所述目标日电量数据输入初始典型日电量均值计算式，以得到多组初始典型日电量均值数据； 所述通过聚类回归模型对所述目标分时电量数据及对应于所述目标分时电量数据的目标日电量数据进行聚类，以得到类型日分时权重系数数据包括： 通过聚类回归模型对任一组所述目标日电量数据及对应于所述的所述目标分时电量数据进行聚类，以选取所述的分时电量数组； 通过所述的分时电量数组获取类型日分时电量均值数据； 将所述类型日分时电量均值数据及所述代入类型日分时权重系数计算式进行计算，以得到所述类型日分时权重系数数据； 其中，所述大于或等于0，所述为日期，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的第个时点的目标分时电量数据，所述为第日的第个时点的类型日分时权重系数数据，所述为第个时点的类型日分时电量均值数据； 所述通过所述目标典型日电量均值数据、所述典型日系数数据及所述类型日分时权重系数数据对短期负荷进行预测包括： 将所述目标典型日电量均值数据及所述典型日系数数据输入日电量预测模型，以对短期负荷中的日电量数据进行预测； 将所述日电量数据及所述类型日分时权重系数数据输入分时电量预测模型，以对短期负荷中的分时电量数据进行预测； 其中，所述为日期，所述为第组的目标典型日电量均值数据，所述为第日的典型日系数数据，所述为第日的目标日电量数据，所述为第日的第个时点的类型日分时权重系数数据，所述为第日的第个时点的分时电量数据。

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