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龙图腾网恭喜江苏起风电力科技有限公司申请的专利一种基于数据分析的电网数据智能预测系统及方法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：CN119167113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411667842.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于数据分析的电网数据智能预测系统及方法是由汪彦;徐亚南;陈羽;王鹏;蒋曦设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的电网数据智能预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的电网数据智能预测系统及方法，涉及电网数据预测技术领域，基于电网的历史数据生成预测场景；得到典型预测场景；选择典型预测场景存储到缓存中，将全部预测场景存储到数据库中；将电网数据与缓存中的典型预测场景进行场景匹配，则根据缓存中的典型预测场景得到电网数据的预测值；利用历史数据训练预测模型并进行预计算，将结果存储在快速访问的缓存中，可以直接从缓存中获取，而不需要再次执行时间消耗较大的计算过程，提高电网数据的预测效率；对缓存占用率进行合理的管理，兼顾缓存命中率和同时处理匹配的能力，在保证快速响应的同时，最大化并发处理的匹配场景的数量。

本发明授权一种基于数据分析的电网数据智能预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的电网数据智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S11，获取电网的历史数据，基于电网的历史数据生成预测场景；S12，根据电网数据的预测场景，得到典型预测场景；S13，选择典型预测场景存储到缓存中，将全部预测场景存储到数据库中；包括以下步骤：S41，令Occ表示缓存占用率，Vum表示缓存空间的容量，c1表示单个典型预测场景在缓存中占用的空间，计算出在占有率Occ下缓存能够储存的典型预测场景数量num，num=Vum×Occc1；S42，计算出每个典型预测场景对响应时间的贡献值tscr，tscr=n×[space1+∑1k×spacek]，式中n为典型预测场景合并的预测场景数量，典型预测场景自身也为预测场景，所有n从1开始进行计算；space1为典型预测场景自身单独对响应时间的贡献，spacek为典型预测场景与其他预测场景一起对响应时间的贡献，k为系数；S43，从典型预测场景中提取出输入特征，从输入特征中提取出连续特征，令B1、B2、…、Bm表示提取出的连续特征，m为连续特征的数量，将B1、B2、…、Bm作为球心，阈值r作为半径，得到m个球模型的表达式，每个球模型对应一个典型预测场景；令Dj表示第j个球模型，对Dj与其他球模型两两进行联立，得到与Dj相交的其他球模型，根据Dj与其他球模型的相交情况，将Dj对应的球体分成不同的区域，若区域不与其他球模型相交，则计算区域占球体的比例并记为space1；若区域与其他k个球模型相交，则计算所有与其他k个球模型相交区域之和占球体的比例并记为spacek；按照典型预测场景对响应时间的贡献值大小进行排序，从大到小依次选择典型预测场景存储到缓存中；S14，需要对电网数据进行预测时，首先将电网数据与缓存中的典型预测场景进行场景匹配，若缓存中存在匹配的典型预测场景，则根据缓存中的典型预测场景得到电网数据的预测值；若缓存中不存在匹配的典型预测场景，则将电网数据与数据库中的预测场景进行场景匹配；若数据中存在匹配的预测场景，则根据数据库中的预测场景得到电网数据的预测值，否则对电网数据直接进行计算得到预测值。

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