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龍圖騰網(wǎng)恭喜國網(wǎng)天津市電力公司電力科學(xué)研究院;國網(wǎng)天津市電力公司;國家電網(wǎng)有限公司申請的專利中長期區(qū)域用戶的配電策略確定方法、裝置、設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119151243B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411612354.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)中長期區(qū)域用戶的配電策略確定方法、裝置、設(shè)備是由龐超;魏立勇;丁一;王恩;劉濤;靳開元;邊文鈺;劉念;霍現(xiàn)旭;馬世乾;張劍;趙晨陽;張智達(dá)設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本中長期區(qū)域用戶的配電策略確定方法、裝置、設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了中長期區(qū)域用戶的配電策略確定方法、裝置、設(shè)備，上述方法包括：獲取針對目標(biāo)區(qū)域在歷史時段內(nèi)的目標(biāo)歷史時序信息；基于譜聚類算法，對目標(biāo)歷史時序信息進(jìn)行聚類，得到目標(biāo)因素的時序信息；利用時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)因素的時序信息進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)因素的變化特征和影響權(quán)重；以及利用時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)因素的變化特征和影響權(quán)重進(jìn)行處理，得到目標(biāo)時段的目標(biāo)用電數(shù)據(jù)，以基于目標(biāo)用電時序數(shù)據(jù)確定針對目標(biāo)區(qū)域的配電網(wǎng)的配電策略。

本發(fā)明授權(quán)中長期區(qū)域用戶的配電策略確定方法、裝置、設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種中長期區(qū)域用戶的配電策略確定方法，其特征在于，所述方法包括：獲取針對目標(biāo)區(qū)域在歷史時段內(nèi)的目標(biāo)歷史時序信息，其中，所述目標(biāo)歷史時序信息包括：目標(biāo)歷史用電時序信息、目標(biāo)歷史氣象時序信息和目標(biāo)歷史配電交易時序信息；所述歷史用電時序信息為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的歷史電量數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)歷史氣象時序信息包括：平均溫度、平均濕度、風(fēng)速、輻照度，所述目標(biāo)歷史配電交易時序信息是基于規(guī)定對電價進(jìn)行調(diào)控的交易信息；基于譜聚類算法，對所述目標(biāo)歷史時序信息進(jìn)行聚類，得到目標(biāo)因素的時序信息；利用時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)因素的時序信息進(jìn)行特征提取，得到所述目標(biāo)因素的變化特征和影響權(quán)重，其中，所述變化特征包括：周期性變化特征和實時變化特征，所述影響權(quán)重表征各變化特征對目標(biāo)時段的目標(biāo)用電時序數(shù)據(jù)的影響程度，所述時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以樣本歷史用電數(shù)據(jù)為標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練得到的；以及利用所述時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)因素的變化特征和影響權(quán)重進(jìn)行處理，得到所述目標(biāo)時段的目標(biāo)用電時序數(shù)據(jù)，以基于所述目標(biāo)用電時序數(shù)據(jù)確定針對所述目標(biāo)區(qū)域的配電網(wǎng)的配電策略，所述目標(biāo)時段為未來時段；其中，所述時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多尺度路由模塊，所述多尺度路由模塊包括特征提取層、池化層和路徑選擇層，所述利用時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)因素的時序信息進(jìn)行特征提取，得到所述目標(biāo)因素的變化特征和影響權(quán)重，包括：利用所述特征提取層對所述目標(biāo)因素的時序信息進(jìn)行離散傅里葉變換，得到頻率分量序列；并對前k個頻率分量進(jìn)行逆離散傅里葉變換，得到所述目標(biāo)因素的周期性變化特征，k為大于1的整數(shù)；利用所述池化層對所述目標(biāo)因素的周期性變化特征進(jìn)行多核平均池化和加權(quán)處理，得到所述目標(biāo)因素的實時變化特征；以及利用所述路徑選擇層將所述周期性變化特征和所述實時變化特征輸入多尺度路由器，生成所述影響權(quán)重；所述時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還包括：多尺度注意力模塊和多尺度聚合模塊，所述利用所述時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)因素的變化特征和影響權(quán)重進(jìn)行處理，得到所述目標(biāo)時段的目標(biāo)用電時序數(shù)據(jù)，包括：多尺度注意力模塊結(jié)構(gòu)包括M個劃分尺寸，分別為劃分尺寸S1，劃分尺寸S2，劃分尺寸S3，其中每個劃分尺寸S對應(yīng)一個劃分操作，對于一個輸入的周期性變化特征或?qū)崟r變化特征，其中H表示周期性變化特征或?qū)崟r變化特征中時間序列的長度，d表示特征維度，每個劃分尺寸S將輸入的周期性變化特征或?qū)崟r變化特征劃分為P個，其中，即，每個劃分后得到特征向量、；利用所述多尺度注意力模塊基于注意力機(jī)制對所述周期性變化特征進(jìn)行融合，得到融合周期性變化特征；利用所述多尺度注意力模塊基于注意力機(jī)制對所述實時變化特征進(jìn)行融合，得到融合實時變化特征；以及利用所述多尺度聚合模塊，按照所述影響權(quán)重對所述融合周期性變化特征和所述融合實時變化特征進(jìn)行加權(quán)聚合，生成所述目標(biāo)用電時序數(shù)據(jù)；所述利用所述多尺度注意力模塊基于注意力機(jī)制對所述周期性變化特征進(jìn)行融合，得到融合周期性變化特征，包括：將所述周期性變化特征按照多個劃分尺寸進(jìn)行劃分，得到多個第一特征向量、；基于自注意力機(jī)制將同一劃分尺寸下的各所述第一特征向量進(jìn)行內(nèi)部融合，得到融合后的第一特征；基于交互注意力機(jī)制將所述第一特征向量之間進(jìn)行融合，得到融合后的第二特征；以及將所述融合后的第一特征和所述融合后的第二特征進(jìn)行相加，得到所述融合周期性變化特征；所述利用所述多尺度注意力模塊基于注意力機(jī)制對所述實時變化特征進(jìn)行融合，得到融合實時變化特征，包括：將所述實時變化特征按照多個劃分尺寸進(jìn)行劃分，得到多個第二特征向量、；基于自注意力機(jī)制將同一劃分尺寸下的各所述第二特征向量進(jìn)行內(nèi)部融合，得到融合后的第三特征；基于交互注意力機(jī)制將各所述第二特征向量之間進(jìn)行融合，得到融合后的第四特征；以及將所述各融合后的第三特征和所述融合后的第四特征進(jìn)行相加，得到所述融合實時變化特征。

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