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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种区域配电负荷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：CN119314065B 。

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：202411845962.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种区域配电负荷调度方法及系统是由钟晖;黄晶晶;黄锦华;戴攀;陈小飞;陆华;车远宏;陈熙琳;张蒙奇;吴赫君;陈翰;薛友设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域配电负荷调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种区域配电负荷调度方法及系统，该方法包括：对目标区域的遥感图像进行图像识别，获取目标区域的植被覆盖信息；根据植被覆盖信息和待预测时间段的天气数据，预测目标区域的植被灌溉量序列；从目标区域的历史能源负荷数据库筛选出与植被灌溉量序列在时间维度上匹配的历史能源负荷数据；根据植被灌溉量序列和历史能源负荷数据，通过能源负荷预测模型，获得预测能源负荷数据；根据预测能源负荷数据，通过电网负荷预测模型，获得预测电网负荷数据；在待预测时间段内对目标区域按照预测电网负荷数据进行配电负荷调度；本发明充分考虑区域植被对区域用电负荷的影响，能有效提高区域电网负荷数据预测的准确性，从而提升区域配电调度效果。

本发明授权一种区域配电负荷调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种区域配电负荷调度方法，其特征在于，包括：获取目标区域的遥感图像；对所述遥感图像进行图像识别，获取所述目标区域的植被覆盖信息；根据所述植被覆盖信息和待预测时间段的天气数据，预测所述目标区域的植被灌溉量序列；从所述目标区域的历史能源负荷数据库筛选出与所述植被灌溉量序列在时间维度上匹配的历史能源负荷数据；根据所述植被灌溉量序列和所述历史能源负荷数据，通过能源负荷预测模型，获得预测能源负荷数据；根据所述预测能源负荷数据，通过电网负荷预测模型，获得预测电网负荷数据；在所述待预测时间段内对所述目标区域按照所述预测电网负荷数据进行配电负荷调度；所述方法还包括：从所述目标区域的历史电网负荷数据库中筛选出与所述历史能源负荷数据在时间维度上匹配的历史电网负荷数据；将所述历史能源负荷数据按照预设的时间粒度进行采样，得到历史能源负荷时间序列；所述历史能源负荷时间序列包括按照时间排序的多个能源负荷值；将所述历史电网负荷数据与所述历史能源负荷时间序列按照所述时间粒度进行对齐，生成历史电网负荷时间序列；所述历史电网负荷时间序列包括按照时间排序的多个电网负荷值；根据所述历史能源负荷时间序列和所述历史电网负荷时间序列，构建训练数据集；其中，所述训练数据集包括多个数据对，每一个所述数据对包括对应同一时间点的能源负荷值和电网负荷值；采用所述训练数据集，对基于长短期记忆网络构建的电网负荷预测模型进行训练，得到训练好的电网负荷预测模型；所述根据所述植被灌溉量序列和所述历史能源负荷数据，通过能源负荷预测模型，获得预测能源负荷数据，包括：计算所述植被灌溉量序列中各个植被灌溉量的第一Z分数值，并对各个所述第一Z分数值进行数据离群校验；计算所述历史能源负荷数据中各个历史能源负荷的第二Z分数值，并对各个所述第二Z分数值进行数据离群校验；对通过校验的第一Z分数值进行归一化处理，并将归一化后的第一Z分数值按照时间顺序排序，生成第一标准数据序列；对通过校验的第二Z分数值进行归一化处理，并将归一化后的第二Z分数值按照时间顺序排序，生成第二标准数据序列；将所述第一标准数据序列和所述第二标准数据序列输入到基于梯度提升决策树构建的能源负荷预测模型，获得预测能源负荷数据；其中，所述预测能源负荷数据包括指示在所述待预测时间段内所述目标区域预计所需使用能源负荷的能源负荷时间序列；所述根据所述预测能源负荷数据，通过电网负荷预测模型，获得预测电网负荷数据，包括：将所述预测能源负荷数据按照所述时间粒度进行采样，得到预测能源负荷时间序列；所述预测能源负荷时间序列包括按照时间排序的多个预测能源负荷值；将所述预测能源负荷时间序列中多个所述预测能源负荷值输入到训练好的电网负荷预测模型，获得多个预测电网负荷值；将多个所述预测电网负荷值按照时间排序，生成预测电网负荷时间序列；根据所述历史能源负荷时间序列，对所述预测电网负荷时间序列进行漂移验证，并将通过验证的预测电网负荷时间序列，作为所述预测电网负荷数据。

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