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龙图腾网恭喜国网山东省电力公司微山县供电公司;国网山东省电力公司济宁供电公司申请的专利一种电力负荷预测方法、系统、存储介质及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：CN116365519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202310636027.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种电力负荷预测方法、系统、存储介质及设备是由姚素刚;史善东;马永明;邱峰;朱伟;冯涛;许鹏;李玉宝;屈然;蒋刚刚设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力负荷预测方法、系统、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种电力负荷预测方法、系统、存储介质及设备，涉及电力负荷预测技术领域，所述方法包括以下步骤：获取电力负荷历史数据，采用局部异常因子‑孤立森林算法进行数据检测，确定异常数据；对异常数据进行修正，得到修正好的数据；通过深度置信网络构建电力负荷预测模型，并利用粒子群算法优化电力负荷预测模型；将修正好的样本数据分成训练集和测试集输入优化后的电力负荷预测模型进行训练和测试，用于电力负荷预测；本发明提供的电力负荷预测方法，对获取的数据进行了预处理和修正，确保了负荷数据的准确性，在预测模型的训练阶段，简化了特征值的提取过程，提高了训练模型输入数据的准确性，进而提高了电力负荷预测精度。

本发明授权一种电力负荷预测方法、系统、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种电力负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取电力负荷历史数据，采用局部异常因子-孤立森林算法进行数据检测，确定异常数据；其中，数据检测过程包括：首先对待检测数据进行局部异常因子检测，将得到的结果作为孤立树的根节点；然后采用孤立森林算法对数据进行检测，并结合根节点建立树高；再确定数据分枝点，根据分枝结果进行数据分支；最后统计每棵孤立树的树高状态，根据异常判断标准确定其是否为异常值，确定异常点位置；对异常数据进行修正，得到修正好的样本数据；通过深度置信网络构建电力负荷预测模型，并利用粒子群算法优化电力负荷预测模型；将修正好的样本数据分成训练集和测试集输入优化后的电力负荷预测模型进行训练和测试，用于电力负荷预测；修正过程采用以下公式进行： 其中，为被检曲线，被检曲线上的p点到q点为异常数据，为特征曲线，为修正曲线；深度置信网络模型训练过程包括：在第一层深度置信网络模型训练完成以后，将得到的模型参数进行保存，方便后续训练使用，将得到的训练结果作为后续深度置信网络模型的输入继续训练，依次传递，直到最终训练完成，将得到的模型参数保存为后续预测做准备；采用电力负荷预测模型对未来的电力负荷进行预测过程中，对得到的负荷预测结果进行误差分析，然后采用BP神经网络进行微调；通过粒子群算法优化所述电力负荷预测模型中深度置信网络，得到优化后的预测模型，包括：所述粒子群算法中惯性权重ω的计算式为： 其中，为粒子群算法中惯性权重，为最大惯性权重，为最小惯性权重，为当前迭代次数，为总的迭代次数；所述粒子群算法在优化深度置信网络过程中，更新后的网络权重值的计算式为： 其中，为更新后的网络权重值；为网络初始权重值，为更新后的网络权重速度值；公式为： 其中，为网络初始速度值，为初始位置，为单个粒子的最优位置，为整个粒子总体的最优位置，和均为学习因子，M为伸缩因子，M的计算式为： 其中，大于4，为大于2的常数，为大于2的常数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山东省电力公司微山县供电公司;国网山东省电力公司济宁供电公司，其通讯地址为：277600 山东省济宁市微山县夏镇街道东风东路47号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。