(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211219639.X (22)申请日 2022.10.08 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115292390 A (43)申请公布日 2022.11.04 (73)专利权人 北京国电通网络技 术有限公司 地址 102200 北京市昌平区嘉铭奥森产业 园 专利权人 国网信息通信产业 集团有限公司 (72)发明人 张欣岩　路畅　王乐　高媛　江木　 马云高　张震雷　孙丽莉　王玉帅　 韩璐　 (74)专利代理 机构 北京唯智勤实知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11557 专利代理师 孙姣(51)Int.Cl. G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (56)对比文件 WO 2021208342 A1,2021.10.21 CN 115085196 A,202 2.09.20 CN 106980910 A,2017.07.25 CN 10420 0277 A,2014.12.10 CN 114899830 A,2022.08.12 CN 113610296 A,2021.1 1.05 审查员 李燕 (54)发明名称 负荷信息生成方法、 装置、 电子设备和计算 机可读介质 (57)摘要 本公开的实施例公开了负荷信息生成方法、 装置、 电子设备和计算机可读介质。 该方法的一 具体实施方式包括： 获取用电量数据信息集合、 用电量影 响参数信息集合、 年最大负荷数据信息 集合、 年最大负荷影响参数信息集合、 年峰谷差 率数据信息集合和年峰谷差率影响参数信息集 合； 生成第一灰色关联度集合； 生成第二灰色关 联度集合； 生成第三灰色关联度集合； 生成用电 量信息； 生成年最大负荷信息； 生成年峰谷差率 信息； 对用电量信息、 年最大负荷信息和年峰谷 差率信息进行组合处理， 以生成负荷信息。 该实 施方式提高了用电供应量的准确性， 减少了用电 供应量较高时电力资源的浪费， 缓解了用电供应 量较低时供电能力不足的压力。 权利要求书4页 说明书17页 附图3页 CN 115292390 B 2022.12.23 CN 115292390 B 1.一种负荷信息生成方法， 包括： 获取目标地区的用电量数据信息集合、 用电量影响参数信息集合、 年最大负荷数据信 息集合、 年最大负荷影响参数信息集合、 年峰谷差率数据信息集合和年峰谷差率影响参数 信息集合； 基于所述用电量数据信 息集合和所述用电量影响参数信 息集合， 生成第 一灰色关联度 集合， 其中， 所述基于所述用电量数据信息集合和所述用电量影响参数信息集合， 生成第一 灰色关联度集 合， 包括： 对所述用电量影响参数信 息集合中的每个用电量影响参数信 息进行量化处理， 以生成 量化用电量影响参数信息， 得到量 化用电量影响参数信息集 合； 对所述量化用电量影响参数信 息集合和所述用电量数据信 息集合进行列向量化处理， 以生成第一用电矩阵； 对所述第一用电矩阵中的各个列向量进行无量纲化处理， 得到无量纲化处理后的第 一 用电矩阵作为第二用电矩阵； 将所述第二用电矩阵中与所述用电量数据信息集 合对应的列向量确定为第一列向量； 将所述第二用电矩阵中除所述第 一列向量之外的各个列向量确定为第 二列向量， 得到 第二列向量 集合； 对所述第一列向量与所述第二列向量集合中的每个第二列向量进行差值绝对值化处 理， 以生成差值 绝对值列向量， 得到 差值绝对值列向量 集合； 将所述差值 绝对值列向量 集合组合为第三用电矩阵； 确定所述第三用电矩阵中的最大 元素值和最小元 素值； 基于所述 最大元素值、 所述 最小元素值和所述第三用电矩阵， 生成用电关联系数矩阵； 将所述第一用电矩阵中与所述用电量影响参数信息集合对应的各个列向量所组成的 矩阵确定为第四用电矩阵； 对所述第四用电矩阵进行列归一化处理， 得到列归一化处理后的第四用电矩阵作为第 五用电矩阵； 确定所述第五用电矩阵中每 个列向量包括的最大列元 素值， 得到最大列元 素值集合； 确定所述第五用电矩阵中每 个列向量包括的最小列元 素值， 得到最小列元 素值集合； 基于所述 最大列元 素值集合和所述第五用电矩阵， 生成元 素最大距离集 合； 基于所述 最小列元 素值集合和所述第五用电矩阵， 生成元 素最小距离集 合； 根据所述元 素最大距离集 合和所述元 素最小距离集 合， 生成用电权 重系数集 合； 基于所述用电关联系数矩阵和所述用电权重系数集合， 生成用电灰色关联度集合作为 第一灰色 关联度集 合； 基于所述年最大负荷数据信 息集合和所述年最大负荷影响参数信 息集合， 生成第 二灰 色关联度集 合； 基于所述年峰谷差率数据信 息集合和所述年峰谷差率影响参数信 息集合， 生成第 三灰 色关联度集 合； 基于所述第 一灰色关联度集合和预训练的第一混合预测模型， 生成用电量信息， 其中， 所述用电量信息包括： 上界用电量、 中值用电量和下界用电量； 基于所述第二灰色关联度集合和预训练的第二混合预测模型， 生成年最大负荷信息，权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115292390 B 2其中， 所述 年最大负荷信息包括： 上界年 最大负荷、 中值 年最大负荷和下界年 最大负荷； 基于所述第三灰色关联度集合和预训练的第三混合预测模型， 生成年峰谷差率信息， 其中， 所述 年峰谷差率信息包括： 上界年峰谷 差率、 中值 年峰谷差率和下界年峰谷 差率； 对所述用电量信息、 所述年最大负荷信息和所述年峰谷差率信息进行组合处理， 以生 成负荷信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于所述第 一灰色关联度集合和预训练的第 一混合预测模型， 生成用电量信息， 包括： 对所述第一灰色关联度集合中的各个第 一灰色关联度进行排序处理， 得到第 一灰色关 联度序列； 基于所述第一灰色 关联度序列， 确定关键用电量影响参数信息集 合； 将所述关键用电量影响参数信息集合中的各个关键用电量影响参数信息输入至所述 第一混合预测模型， 得到用电量信息 。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于所述第 二灰色关联度集合和预训练的第 二混合预测模型， 生成年 最大负荷信息， 包括： 对所述第二灰色关联度集合中的各个第 二灰色关联度进行排序处理， 得到第 二灰色关 联度序列； 基于所述第二灰色 关联度序列， 确定关键年 最大负荷影响参数信息集 合； 将所述关键年最大负荷影响参数信息集合中的各个年最大负荷影响参数信息输入至 所述第二混合预测模型， 得到年 最大负荷信息 。 4.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述基于所述第 三灰色关联度集合和预训练的第 三混合预测模型， 生成年峰谷 差率信息， 包括： 对所述第三灰色关联度集合中的各个第 三灰色关联度进行排序处理， 得到第 三灰色关 联度序列； 基于所述第三灰色 关联度序列， 确定关键年峰谷 差率影响参数信息集 合； 将所述关键年峰谷差率影响参数信息集合中的各个关键年峰谷差率影响参数信息输 入至所述第三混合预测模型， 得到年峰谷 差率信息 。 5.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述对所述用电量信息、 所述年最大负荷信息和 所述年峰谷差率信息进行组合处 理， 以生成负荷信息， 包括： 对所述上界用电量、 所述上界年最大负荷和所述上界年峰谷差率进行组合处理， 以生 成上界负荷信息； 对所述中值用电量、 所述中值年最大负荷和所述中值年峰谷差率进行组合处理， 以生 成中值负荷信息； 对所述下界用电量、 所述下界年最大负荷和所述下界年峰谷差率进行组合处理， 以生 成下界负荷信息； 对所述上界负荷信息、 所述中值负荷信息和所述下界负荷信息进行组合处理， 以生成 负荷信息 。 6.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述方法还 包括： 将所述负荷信息发送至智能供配电系统， 以控制所述目标地区的用电供应量。 7.一种负荷信息生成装置， 包括：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115292390 B 3