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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利台风灾害下配网用户停电数量预测方法和预测装置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：CN113869586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111148459.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权台风灾害下配网用户停电数量预测方法和预测装置是由梁永超;魏瑞增;王磊;鲁跃峰;黄勇;周恩泽;王彤;刘淑琴;彭发东;章坚设计研发完成，并于2021-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本台风灾害下配网用户停电数量预测方法和预测装置在说明书摘要公布了：本申请公开台风灾害下配网用户停电数量预测方法和预测装置，包括：收集目标区域的环境数据；对环境数据进行预处理和相关性分析，得到第一数据，其中预处理包括归一化处理、分类变量处理和因变量处理；基于随机森林算法，建立基于全局变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型，并进行评估，得出每一个自变量的重要性；根据重要性从全部自变量中挑选出符合预设标准的自变量作为重要变量，并以重要变量作为输入，建立基于重要变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型；对基于重要变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型进行训练和测试，输出台风灾害下配网用户的停电数量。本申请可以通过模型对台风灾难下配网用户停电用户数量做出精准预测。

本发明授权台风灾害下配网用户停电数量预测方法和预测装置在权利要求书中公布了：1.一种台风灾害下配网用户停电数量预测方法，其特征在于，包括：收集目标区域的环境数据，其中所述环境数据包括气象因素、地理因素和电网因素；对所述环境数据进行预处理和相关性分析，得到第一数据，其中所述预处理包括归一化处理、分类变量处理和因变量处理；基于随机森林算法，以部分的所述环境数据作为自变量，用户停电数量和停电占比作为因变量，建立基于全局变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型；获取若干组袋外数据，并通过以下公式分别计算所述基于全局变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型的第一平均绝对误差、第一均方误差、以及第一均方根差，作为各所述袋外数据的第一袋外数据误差，记为errOOB1： 其中，MAE为第一平均绝对误差，MSE为第一均方误差，RMSE为第一均方根差，n为袋外数据的数量，yi为第i组袋外数据中的用户停电数量以及停电占比，xi为第i组袋外数据中的环境数据，fxi为所述基于全局变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型基于第i组袋外数据中的环境数据所预测的用户停电数量以及停电占比；所述袋外数据为，在建立基于全局变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型时，没有使用的所述环境数据、所述用户停电数量、以及所述停电占比；随机对所述袋外数据中的自变量加入随机干扰，并通过计算所述基于全局变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型的第二平均绝对误差、第二均方误差、以及第二均方根差，作为各所述袋外数据的第二袋外数据误差，记为errOOB2；在所述基于全局变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型中有n棵树的情况下，确定所述自变量的重要性为根据所述重要性从全部自变量中挑选出符合预设标准的自变量作为重要变量，并以所述重要变量作为输入，建立基于所述重要变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型；对所述基于重要变量的台风灾害下配网用户停电数量预测模型进训练和测试，输出台风灾害下配网用户的停电数量。

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