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龙图腾网恭喜福建腾盛数智电气技术有限公司申请的专利一种基于用电需求的电力资源调度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：CN119494518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510073869.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于用电需求的电力资源调度方法及系统是由黄光锋;张伟山;赖裕平设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用电需求的电力资源调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力调度领域，具体涉及一种基于用电需求的电力资源调度方法及系统。一种基于用电需求的电力资源调度系统，包括：影响程度分析模块、用电量预测模块、发电量预测模块和电力资源调度模块。本发明通过综合考虑气温、湿度、降雨、日期类型和时间段等多种因素对商业区负荷中心用电量的影响程度，并基于这些因素构建用电需求预测模型，能够更准确地预测负荷中心在下一个预设时间段的用电量；这种多因素综合预测方法突破了传统单一因素或简单历史数据预测的局限性，有助于提高电力系统的运行效率和可靠性，为电力市场参与者提供了更准确的决策依据。

本发明授权一种基于用电需求的电力资源调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于用电需求的电力资源调度方法，其特征在于，包括：针对商业区内若干个负荷中心中的任意一个，分别计算气温、湿度、降雨信息、日期类型和时间段信息对负荷中心用电量的影响程度，并基于获取的各个影响程度计算获取第一权重、第二权重、第三权重、第四权重和第五权重，作为权重组合；构建用电需求预测模型，针对任意一个负荷中心，在任意一个预测时间点将该负荷中心在前T个预设时间段的历史用电量按照时间排序组成用电时间序列数据，并获取下一个预设时间段的预测气温、预测湿度、预测降雨信息和时间段信息，同时获取当前的日期类型；将当前预测时间点获取的用电时间序列数据、预测气温、预测湿度、预测降雨信息、日期类型、时间段信息以及权重组合作为用电需求预测模型的输入，输出该负荷中心下一个预设时间段的预测用电量；构建可再生能源产量预测模型，针对任意一个负荷中心，在任意一个预测时间点获取当前的太阳辐照度；将当前预测时间点获取的太阳辐照度、预测气温和预测湿度作为可再生能源产量预测模型的输入，输出该负荷中心在下一个预设时间段的预测可再生能源发电量；针对任意一个负荷中心，利用当前预测时间点获取的预测用电量和预测可再生能源发电量，计算获取该负荷中心在下一个预设时间段的需调度电量；应用获取的所有负荷中心在下一个预设时间段的需调度电量，进行电力资源的调度；用电需求预测模型基于LSTM和FCNN建立，包括输入层、LSTM层、非时序特征提取层、第一融合层、第二融合层、第六全连接层和输出层；输入层用于输入任意一个负荷中心在当前预测时间点获取的用电时间序列数据、预测气温、预测湿度、预测降雨信息、日期类型、时间段信息以及权重组合；LSTM层用于接收用电时间序列数据并进行处理，提取出时序特征向量；非时序特征提取层包括五个并行的第一全连接层、第二全连接层、第三全连接层、第四全连接层和第五全连接层；第一全连接层用于接收预测气温数据，提取预测气温数据的特征，获取第一特征向量；第二全连接层用于接收预测湿度数据，提取预测湿度数据的特征，获取第二特征向量；第三全连接层用于接收预测降雨信息，提取预测降雨信息的特征，获取第三特征向量；第四全连接层用于接收日期类型，提取日期类型的特征，获取第四特征向量；第五全连接层用于接收时间段信息，提取时间段信息的特征，获取第五特征向量；第一融合层用于利用输入用电需求预测模型的权重组合，对非时序特征提取层输出的第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量、第四特征向量和第五特征向量进行加权融合，获取非时序特征向量，其中，第一权重、第二权重、第三权重、第四权重和第五权重分别与第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量、第四特征向量和第五特征向量对应；第二融合层用于将时序特征向量和非时序特征向量进行拼接，获取综合特征向量；第六全连接层用于进一步对综合特征向量进行特征提取，学习更高级的特征表示；输出层用于生成下一个预设时间段的预测用电量。

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