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龙图腾网获悉烟台海颐软件股份有限公司申请的专利基于重过载概率统计和相似日的配变负载率修正预测方法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：CN115564128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211285777.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于重过载概率统计和相似日的配变负载率修正预测方法是由李星震;郇长武;胡电中;刘刚;杨欣毅;董仁玮;宋晓霞设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于重过载概率统计和相似日的配变负载率修正预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于负荷预测技术领域，具体涉及基于重过载概率统计和相似日的配变负载率修正预测方法。本发明通过统计近期各时刻点上负载率重过载的概率，获取存在重过载可能性的时刻点，专注修正存在重过载可能性的时刻点，提高修正效率；考虑到短期外界因素对负载率峰值的影响，借助预测日前一日的负载率曲线找到预测日的负载率相似日，然后根据预测日前一日和相似日的负载率峰值高度在存在重过载概率的时刻点对初始预测负载率曲线进行修正，提高了重过载部分的预测精度，解决了重过载漏判的问题。

本发明授权基于重过载概率统计和相似日的配变负载率修正预测方法在权利要求书中公布了：1.基于重过载概率统计和相似日的配变负载率修正预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取预测日的相关外部影响数据、预测日前x天的负载率及对应的相关外部影响数据，作为初始数据集； 步骤2：对所述初始数据集进行预处理，形成预处理后的数据集； 步骤3：对预处理后的数据集进行特征工程操作形成训练数据集； 步骤4：采用LGBM构建负载率预测模型，并利用训练数据集对负载率预测模型进行训练，得训练好的负载率预测模型；利用训练好的负载率预测模型，得到预测日的负载预测曲线； 步骤5.统计预测日前m天各个时刻点负载率重过载的概率，并根据重过载概率设置不同类型配变线路的重过载概率阈值，获取存在重过载可能性的时刻点； 步骤6.获取预测日的负载率相似日，包括：取预测日之前n天的负载率曲线，nm，在不包括预测日前一日的n-1天中寻找与预测日前一日负载率曲线相似度最高的一天，将该日期的后一天作为预测日的负载率相似日； 步骤7.根据预测日前一日和相似日的负载率峰值高度在存在重过载概率的时刻点对初始预测负载率曲线进行修正，包括： 当某时刻点估计发生重过载概率=0，同时负载预测曲线预测结果为重过载，则修正为正常状态； 当某时刻点估计发生重过载概率=0，同时负载预测曲线预测结果为正常，则不进行修正； 当某时刻0≤估计发生重过载概率＜重过载概率阈值β时，不对负载预测曲线预测结果进行修正； 当某时刻点估计发生重过载概率≥重过载概率阈值β时，同时负载预测曲线预测结果为正常状态，则取相似日、预测日前一日中该时刻点真实值较大的作为修正值； 当某时刻点估计发生重过载概率≥重过载概率阈值β时，同时负载预测曲线预测结果为重过载，则不进行修正。

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