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龙图腾网获悉腾旭能源建设集团有限公司申请的专利一种电力系统调峰需求评估系统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：CN119401667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202510008407.7，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种电力系统调峰需求评估系统是由朱梦;惠小龙;赵兰;李文龙设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力系统调峰需求评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力系统调峰需求评估系统，包括有采集层、传输层、边缘云层和管理平台；所述采集层用于对数据进行采集；所述传输层用于对所述采集层采集的数据进行传输；所述边缘云层用于对数据进行接收和处理，所述边缘云层对数据的处理包括预处理和分析处理；所述管理平台中包括预测模型、评估模型和可视化模块；本发明通过边缘云层对数据进行快速处理，减轻管理平台的计算压力；管理平台中包括预测模型，通过预测模型进行预测发电量，管理平台中包括评估模型，通过评估模型对调峰过程进行评估，并且评估和预测之间能够相互对应，便于在调峰电量欠缺的时候，及时的进行调控，保持调峰过程中的电量的精准性控制。

本发明授权一种电力系统调峰需求评估系统在权利要求书中公布了：1.一种电力系统调峰需求评估系统，其特征在于，包括有采集层、传输层、边缘云层和管理平台；所述采集层用于对数据进行采集，所述采集层采集的数据包括用于对发电量进行预测判定的历史负荷数据、设备数据、经济活动数据和评估数据，以及包括用于对电力调峰进行评估的变电站电量数据、投诉电话数据和预测发电量数据；所述传输层用于对所述采集层采集的数据进行传输，所述历史负荷数据通过5G网络实现数据传输，所述设备数据通过物联网实现数据传输，所述经济活动数据通过5G网络实现数据传输，所述变电站电量数据和所述投诉电话数据通过5G网络实现数据传输；所述边缘云层用于对数据进行接收和处理，所述边缘云层通过物联网和5G网络对所述历史负荷数据、所述设备数据、所述经济活动数据、所述变电站电量数据和所述投诉电话数据进行接收，所述边缘云层对数据的处理包括预处理和分析处理，所述预处理用于对数据进行清洗、转换和融合，所述分析处理用于对预处理后的数据进行特征提取和趋势判定；所述分析处理将数据生成数据折线图，并且对数据折线图中两点之间的斜率进行计算，获得斜率数据，然后再将斜率数据进行生成斜率折线图，并且根据斜率折线图的倾斜方向对数据的走向进行判定，并且根据斜率折线图的倾斜方向判定数据的峰谷点和高峰点，即斜率折线图在向上倾斜后，再向下倾斜，则斜率折线图的折线端点即为高峰点，若斜率折线图在向下倾斜后，再向上倾斜，则斜率折线图的折线端点即为峰谷点，分别获得高峰点数据和峰谷点数据；所述特征提取用于对数据中特征信息进行提取，提取的特征包括均值、标准差、方差、最大值和最小值、偏度和峰度；然后将历史负荷数据、设备数据和经济活动数据或者变电站电量数据、投诉电话数据提取的特征数据进行组合特征处理，将多个特征组合成一个新的特征，即通过特征交叉技术生成组合特征，并且将高峰点数据和峰谷点数据进行融入到组合特征中；所述均值的计算如下： ，其中，是之前数据的均值，是新数据的均值，是数据的数量；并且均值的计算公式如下： ，其中，是计算得到的均值，是数据的权重值，是数据值；所述标准差的计算如下： ，其中，是均值，是数据值，是数据的数量，是计算得到的标准差；所述方差的计算如下： ，其中，是均值，是数据值，是数据的数量，是计算得到的方差；所述最大值和最小值的计算如下： ，其中，为计算后新的最大值，为之前的最大值，为计算后新的最小值，为之前的最小值，为新加入的数据；所述偏度的计算公式如下： ，其中，表示的是计算后得到的偏度值，是数据的数量，是第二中心距，即为方差，是第三中心矩，反映数据分布的偏斜程度，是新的第二中心矩，是之前的第二中心距，是新的第三中心矩，是之前的第三中心距；所述峰度的计算公式如下： ，其中，表示的是计算后得到的峰度值，是第四中心矩，表示数据分布的尖锐程度和尾部的厚度，通过第四中心矩计算，反映数据分布的尾部厚度和分布的尖锐度，标准正态分布的峰度为3，减去3后，如果峰度大于0，表示分布比正态分布更尖锐或尾部更厚；如果峰度小于0，表示分布比正态分布更平坦，为新的第四中心距，为之前的第四中心距；所述特征交叉技术先将历史负荷数据、设备数据、经济活动数据、变电站电量数据和投诉电话数据中的均值、标准差、方差、最大值和最小值、偏度、峰度、高峰点数据和峰谷点数据进行融合，形成历史负荷数据特征集，设备数据集、经济活动数据集、变电站电量数据集和投诉电话数据集；将发电量进行预测判定的历史负荷数据特征集，设备数据、经济活动数据通过特征交叉技术进行融合，以及电力调峰进行评估的变电站电量数据集和投诉电话数据集； ， ，分别得到发电量进行预测的特征集和电力调峰进行评估的特征集多层感知机的计算公式： ，其中，是全连接层的权重矩阵，是偏置项，是激活函数，是各层的中间表示，交叉特征通过全连接层进一步学习，最终输出预测结果；所述管理平台中包括预测模型、评估模型和可视化模块，所述预测模型通过分析处理后的所述历史负荷数据、所述设备数据和所述经济活动数据对调峰进行预测发电量，并且将所述评估模型计算得到的评估数据作为更新数据，将所述评估数据输入到所述预测模型中，实现对预测发电量进行及时的调整控制，所述评估模型通过分析处理后的所述变电站电量数据和所述投诉电话数据对调峰过程进行评估，并且将所述预测模型计算得到的预测发电量数据作为更新数据，将所述预测发电量数据输入到所述评估模型中，通过所述预测发电量数据对所述评估模型进行数据支撑，所述可视化模块通过数字孪生技术建立发电设备的可视化界面，便于将发电设备生产的实际发电量数据、所述预测发电量数据和所述评估数据进行融合展示。

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