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龙图腾网恭喜国网信通亿力科技有限责任公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于空调电量预测的电网波动优化方法及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：CN119582261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510134425.X，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权一种基于空调电量预测的电网波动优化方法及系统是由郭利杰;陆鑫;陈婧;黄屏发;姜现凯;宋迎悦;陈文焰;林超;陈洪锦设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空调电量预测的电网波动优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于空调电量预测的电网波动优化方法及系统，包括以下步骤：S1:收集历史电力消耗数据，包括历史天气数据和用户用电行为数据，并测算用户区域内空调使用情况的数据；S2:选择影响空调使用的关键天气特征，并基于测算的历史空调电量，构建空调电量预测模型，来预测未来空调的电量需求；S3:基于预测的未来空调的电量需求，基于DQN算法模型进行电网负荷优化；S4:采用启发式算法进行能源调度优化，最大化可再生能源使用和储能系统的利用率，并利用用户行为分析，提供个性化的激励措施，调整高峰用电负荷。本发明有效优化空调使用导致的电力波动，提高电网的稳定性和效率。

本发明授权一种基于空调电量预测的电网波动优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空调电量预测的电网波动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:收集历史电力消耗数据，包括历史天气数据和用户用电行为数据，并测算用户区域内空调使用情况的数据；S2:选择影响空调使用的关键天气特征，并基于测算的历史空调电量，构建空调电量预测模型，来预测未来空调的电量需求；S3:基于预测的未来空调的电量需求，基于DQN算法模型进行电网负荷优化；S4:采用启发式算法进行能源调度优化，最大化可再生能源使用和储能系统的利用率，并利用用户行为分析，提供个性化的激励措施，调整高峰用电负荷；所述测算用户区域内空调使用情况的数据，具体如下：构建区域空调电量测算模型，进行空调电量测算典型日的自动智能识别：收集每个时段的电量数据；天气数据：包括温度、湿度、光照、风速；日期信息：工作日、周末、节假日；事件信息：区域内影响用电的特殊事件；使用插值法填补缺失数据，利用统计方法检测与修正异常数据点；提取季节性特征，时间特征，事件标记特征；使用聚类算法K-means对历史数据进行聚类，以识别典型日期类型；基于电量自然增长率调整因子的电量曲线归真模型，消除特殊事件对空调电量造成的非正常波动，实现全区域全行业全时段空调电量准实时在线测算，具体的：基于长时间序列数据计算空调电量趋势，采用回归方法确定增长率；通过事件识别，将异常增量分离出来，使用机器学习回归模型对空调电量与已识别的特征之间的关系进行建模，以计算剔除后的平稳空调电量；将地理和环境影响剔除后的空调电量调整为基础电量曲线，通过调整因子生成；在调整后数据基础上，计算出归真电量，表达期望的正常空调电量曲线；所述DQN算法模型，具体为：状态空间S，包括实际测量得到的电网当前负荷Lt、基于预测模型得到的未来空调电量需求Dt、当前储能系统的充电状态或储能余量Et；状态向量表示为： S t =[L t ,D t ,E t ]；动作空间A，包括：调整发电功率Pg；启用备用发电设备Pb；储能系统充放电Pch,Pdis；动作表示为一个向量： A t =[P g ,P b ,Pch,P dis ]；奖励函数定义为： ；Cop为操作成本，包括燃料成本、备用发电成本、储能费用；表示对于约束条件；违反的惩罚项，λ为惩罚系数；Q网络模型，采用全连接神经网络模型，包含一个输入层、若干个隐藏层、一个输出层；网络输入：状态空间向量St；网络输出：对于每个可能的动作，输出对应的Q值；所述基于DQN算法模型进行电网负荷优化，具体如下：初始化经验缓冲区H，随机初始化Q网络参数θ和目标网络参数θ′；从当前状态St开始，通过选择动作At获得下一个状态St+1和回报Rt，并存储在H中；从H中均匀采样一批历史记录S,A,R,S′；其中，R为奖励，表示智能体从状态S采取动作A后获得的奖励，S′为下一状态；利用最小二乘法更新损失函数： ；其中，是折扣因子；表示计算期望值；表示当前Q值网络估计在状态St下采取动作At的Q值；a表示任意动作；每隔多次步伐，将Q网络参数θ替换目标网络参数θ′；更新环境到新的状态，在St+1处重复上面的策略。

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