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龍圖騰網(wǎng)恭喜合肥熱電集團(tuán)有限公司申請的專利一種適配熱用戶行為的負(fù)荷預(yù)測及調(diào)度方法獲國家發(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：CN119670988B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20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：202510192075.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種適配熱用戶行為的負(fù)荷預(yù)測及調(diào)度方法是由汪育超;葉倩;章俊龍;黃新平;李炎設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種適配熱用戶行為的負(fù)荷預(yù)測及調(diào)度方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種適配熱用戶行為的負(fù)荷預(yù)測及調(diào)度方法，涉及負(fù)荷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中，使用線性方法處理復(fù)雜問題難以捕捉所有影響負(fù)荷的因素的技術(shù)問題，具體為收集源側(cè)管網(wǎng)的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，并分析熱用戶行為模式；基于所述歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和熱用戶行為模式，建立管網(wǎng)負(fù)荷仿真模型；利用數(shù)字孿生技術(shù)模擬管網(wǎng)的實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)，并實(shí)時更新熱用戶行為數(shù)據(jù)；根據(jù)模擬結(jié)果和實(shí)時更新的熱用戶行為數(shù)據(jù)，對管網(wǎng)負(fù)荷變化進(jìn)行實(shí)時預(yù)測；根據(jù)預(yù)測結(jié)果，進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)控調(diào)度，以適配熱用戶實(shí)時多變的切換需求；通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化調(diào)控策略，確保調(diào)度計劃的最優(yōu)化。

本發(fā)明授權(quán)一種適配熱用戶行為的負(fù)荷預(yù)測及調(diào)度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種適配熱用戶行為的負(fù)荷預(yù)測及調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：收集源側(cè)管網(wǎng)的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，并分析熱用戶行為模式；步驟1具體步驟如下：步驟11數(shù)據(jù)收集：確定數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，如用戶接入點(diǎn)、關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；使用傳感器、智能表計在各采集點(diǎn)收集負(fù)荷數(shù)據(jù)；將收集到的數(shù)據(jù)傳輸至中央數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲和處理；步驟12數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，剔除異常值和噪聲；標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，確保不同數(shù)據(jù)源的一致性；進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，如按小時或天進(jìn)行負(fù)荷數(shù)據(jù)的匯總；步驟13熱用戶行為模式分析：使用聚類算法對用戶行為進(jìn)行分類，識別不同的行為模式；聚類算法：；其中，是第i個聚類，k是聚類的數(shù)量，是第j個聚類中的點(diǎn)集，是的中心點(diǎn)；應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法，找出用戶行為之間的關(guān)聯(lián)性；關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：；其中，A和B是項集，是項集A在所有交易中出現(xiàn)的頻率，表示在A發(fā)生的情況下B發(fā)生的概率；時間序列分析：；其中，是時間t的觀測值，c是常數(shù)項，是白噪聲誤差項，是自回歸系數(shù)，是移動平均系數(shù)，p和q分別是自回歸和移動平均的階數(shù)；利用時間序列分析方法，分析用戶行為隨時間的變化趨勢；步驟2：基于所述歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和熱用戶行為模式，建立管網(wǎng)負(fù)荷仿真模型；步驟2具體步驟如下：步驟21：采用季節(jié)性自回歸綜合移動平均模型來表征負(fù)荷特征并構(gòu)建管網(wǎng)負(fù)荷仿真模型： ；其中，L是滯后算子，s是季節(jié)性周期，（P,D,Q）是季節(jié)性自回歸、差分和移動平均的階數(shù)；根據(jù)所選的數(shù)學(xué)模型，完成管網(wǎng)負(fù)荷仿真模型的構(gòu)建：步驟22：基于所述歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和熱用戶行為模式對所選模型的參數(shù)進(jìn)行估計；利用最小二乘法來擬合模型參數(shù)；對模型進(jìn)行驗(yàn)證和調(diào)整，確保其預(yù)測性能符合實(shí)際應(yīng)用需求；步驟23：參數(shù)估計的目標(biāo)是找到一組參數(shù)（,,,，使得模型最好地擬合歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)；這可以通過最小化誤差項的平方和來實(shí)現(xiàn)；最小二乘法擬合：最小二乘法的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：；模型驗(yàn)證和調(diào)整：模型驗(yàn)證通常涉及計算預(yù)測值與實(shí)際觀測值之間的差異，如均方誤差或均方根誤差：；其中，T是測試數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量，是模型預(yù)測的負(fù)荷值；通過比較不同參數(shù)集的MSE或RMSE，可以選擇最佳的模型參數(shù)并使用這些參數(shù)來預(yù)測未來的負(fù)荷，并根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求對模型進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)整和優(yōu)化；步驟3：利用數(shù)字孿生技術(shù)模擬管網(wǎng)的實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)，并實(shí)時更新熱用戶行為數(shù)據(jù)；步驟4：根據(jù)模擬結(jié)果和實(shí)時更新的熱用戶行為數(shù)據(jù)，對管網(wǎng)負(fù)荷變化進(jìn)行實(shí)時預(yù)測；步驟5：根據(jù)預(yù)測結(jié)果，進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)控調(diào)度，以適配熱用戶實(shí)時多變的切換需求；步驟6：通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化調(diào)控策略，確保調(diào)度計劃的最優(yōu)化。

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