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龍圖騰網恭喜福建騰盛數智電氣技術有限公司申請的專利一種基于用電需求的電力資源調度方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119494518B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510073869.7，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于用電需求的電力資源調度方法及系統是由黃光鋒;張偉山;賴裕平設計研發完成，并于2025-01-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于用電需求的電力資源調度方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及電力調度領域，具體涉及一種基于用電需求的電力資源調度方法及系統。一種基于用電需求的電力資源調度系統，包括：影響程度分析模塊、用電量預測模塊、發電量預測模塊和電力資源調度模塊。本發明通過綜合考慮氣溫、濕度、降雨、日期類型和時間段等多種因素對商業區負荷中心用電量的影響程度，并基于這些因素構建用電需求預測模型，能夠更準確地預測負荷中心在下一個預設時間段的用電量；這種多因素綜合預測方法突破了傳統單一因素或簡單歷史數據預測的局限性，有助于提高電力系統的運行效率和可靠性，為電力市場參與者提供了更準確的決策依據。

本發明授權一種基于用電需求的電力資源調度方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于用電需求的電力資源調度方法，其特征在于，包括：針對商業區內若干個負荷中心中的任意一個，分別計算氣溫、濕度、降雨信息、日期類型和時間段信息對負荷中心用電量的影響程度，并基于獲取的各個影響程度計算獲取第一權重、第二權重、第三權重、第四權重和第五權重，作為權重組合；構建用電需求預測模型，針對任意一個負荷中心，在任意一個預測時間點將該負荷中心在前T個預設時間段的歷史用電量按照時間排序組成用電時間序列數據，并獲取下一個預設時間段的預測氣溫、預測濕度、預測降雨信息和時間段信息，同時獲取當前的日期類型；將當前預測時間點獲取的用電時間序列數據、預測氣溫、預測濕度、預測降雨信息、日期類型、時間段信息以及權重組合作為用電需求預測模型的輸入，輸出該負荷中心下一個預設時間段的預測用電量；構建可再生能源產量預測模型，針對任意一個負荷中心，在任意一個預測時間點獲取當前的太陽輻照度；將當前預測時間點獲取的太陽輻照度、預測氣溫和預測濕度作為可再生能源產量預測模型的輸入，輸出該負荷中心在下一個預設時間段的預測可再生能源發電量；針對任意一個負荷中心，利用當前預測時間點獲取的預測用電量和預測可再生能源發電量，計算獲取該負荷中心在下一個預設時間段的需調度電量；應用獲取的所有負荷中心在下一個預設時間段的需調度電量，進行電力資源的調度；用電需求預測模型基于LSTM和FCNN建立，包括輸入層、LSTM層、非時序特征提取層、第一融合層、第二融合層、第六全連接層和輸出層；輸入層用于輸入任意一個負荷中心在當前預測時間點獲取的用電時間序列數據、預測氣溫、預測濕度、預測降雨信息、日期類型、時間段信息以及權重組合；LSTM層用于接收用電時間序列數據并進行處理，提取出時序特征向量；非時序特征提取層包括五個并行的第一全連接層、第二全連接層、第三全連接層、第四全連接層和第五全連接層；第一全連接層用于接收預測氣溫數據，提取預測氣溫數據的特征，獲取第一特征向量；第二全連接層用于接收預測濕度數據，提取預測濕度數據的特征，獲取第二特征向量；第三全連接層用于接收預測降雨信息，提取預測降雨信息的特征，獲取第三特征向量；第四全連接層用于接收日期類型，提取日期類型的特征，獲取第四特征向量；第五全連接層用于接收時間段信息，提取時間段信息的特征，獲取第五特征向量；第一融合層用于利用輸入用電需求預測模型的權重組合，對非時序特征提取層輸出的第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量、第四特征向量和第五特征向量進行加權融合，獲取非時序特征向量，其中，第一權重、第二權重、第三權重、第四權重和第五權重分別與第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量、第四特征向量和第五特征向量對應；第二融合層用于將時序特征向量和非時序特征向量進行拼接，獲取綜合特征向量；第六全連接層用于進一步對綜合特征向量進行特征提取，學習更高級的特征表示；輸出層用于生成下一個預設時間段的預測用電量。

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