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龙图腾网恭喜广东卓维网络有限公司申请的专利个性化结算方法及系统、设备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：CN119151081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411633454.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权个性化结算方法及系统、设备是由吴立洪;张远雄;王坊坊;陈百晖;伍慧君;钱永明;禤丽敏设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本个性化结算方法及系统、设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种个性化结算方法及系统、设备，涉及信息技术领域，包括：结合用户用电行为画像、设备可调节空间，不可调节设备供电方案和电价调整方案，训练生成用电优化模型；利用用电优化模型，针对每个用户的可调节设备，在不同用电时段下，确定最优的设备用电调度方案和差异化的电价调整策略，生成个性化用电计划；持续监测实时电网负荷数据，当负荷数据超过负荷阈值时，触发个性化用电计划动态优化，根据优化后的个性化用电计划，对各可调节设备执行差异化的电价调整和设备用电调度。满足用户的个性化需求，有效平衡电网负荷，实现智能家居用电的精细化管理和优化。

本发明授权个性化结算方法及系统、设备在权利要求书中公布了：1.一种个性化结算方法，其特征在于，所述方法包括：获取家居设备的实时用电功率，根据设备类型属性和设备功率属性，将设备划分为照明设备、厨房设备、娱乐设备、生活设备四类，并将设备归类为可调节设备和不可调节设备；对于可调节设备，根据设备状态属性、设备优先级属性、可调节时间属性、调节幅度属性、调节持续时间属性和调节间隔时间属性，确定各设备的可调节空间，对于不可调节设备，根据设备状态和优先级属性制定不可调节设备供电方案；获取用户的用电偏好属性、电价敏感度属性、舒适度要求属性和设备使用频率属性，建立用户用电行为画像，分析用电行为画像，若用户的电价敏感度属性为高，则调节可调节设备时加大可调节设备的调节幅度，增加调节频率，若用户的舒适度要求属性为高，则在调节设备用电时减小可调节设备的调节幅度，降低调节频率；获取历史电网负荷数据、用电时段属性和电价水平属性，建立电价调整方案，若当前处于用电高峰时段，则加大电价调整幅度，增加调整频率，若当前处于用电低谷时段，则减小电价调整幅度，降低调整频率；结合用户用电行为画像、设备可调节空间、不可调节设备供电方案和电价调整方案，训练生成用电优化模型，所述用电优化模型的输入为用户用电行为画像对应的用户用电决策模型、设备可调节空间及不可调节设备供电方案对应的设备调度模型和电价调整方案对应的用电成本曲线，所述用电优化模型的输出为最优用电策略，所述最优用电策略包括设备用电调度方案和差异化电价调整策略；利用用电优化模型，针对每个用户的可调节设备，在不同用电时段下，确定最优的设备用电调度方案和差异化电价调整策略，生成个性化用电计划；持续监测实时电网负荷数据，当负荷数据超过负荷阈值时，触发个性化用电计划动态优化，根据优化后的个性化用电计划，对各可调节设备执行差异化的电价调整和设备用电调度；所述获取用户的用电偏好属性、电价敏感度属性、舒适度要求属性和设备使用频率属性，建立用户用电行为画像；分析用电行为画像，若用户的电价敏感度属性为高，则在调节设备用电时加大可调节设备的调节幅度，增加调节频率；若用户的舒适度要求属性为高，则在调节设备用电时减小可调节设备的调节幅度，降低调节频率，包括:采用聚类算法对用户进行分组，所述聚类算法设置聚类中心数及迭代次数，得到不同类型的用户用电行为特征向量；根据所述用户用电行为特征向量，利用决策树算法对用户的电价敏感度属性和舒适度要求属性进行量化，所述决策树算法设置树的最大深度及最小叶子节点样本数，构建用户偏好评分模型，得到用户电价敏感度属性权重和用户舒适度要求属性权重；通过ARIMA时间序列分析算法，设置自回归项和差分项及移动平均项，结合用户用电行为画像和所述用户偏好评分模型，预测用户在不同时段和电价区间的用电需求；针对所述用电需求中的可调节设备，若所述用户电价敏感度属性权重高于敏感度属性权重阈值，则调用动态规划算法增加调节幅度和调节频率；若所述用户舒适度要求属性权重高于舒适度要求属性权重阈值，则调用PID控制算法降低调节幅度和调节频率；所述获取历史电网负荷数据、用电时段属性和电价水平属性，建立电价调整方案；若当前处于用电高峰时段，则加大电价调整幅度，增加调整频率；若当前处于用电低谷时段，则减小电价调整幅度，降低调整频率，包括:采用季节性分解法处理历史电网负荷数据，得到趋势项、季节项和随机项；根据所述趋势项、所述季节项和所述随机项，结合用电时段属性和电价水平属性，构建SARIMA模型；通过所述SARIMA模型预测未来负荷，获取负荷预测结果；利用K-means聚类算法对所述负荷预测结果进行聚类处理，将用电时段划分为高峰时段、平峰时段和低谷时段；通过多元线性回归分析方法，建立电价调整幅度、负荷变化率和当前电价水平三者之间的关系模型；根据所述关系模型计算不同负荷水平下的最优电价调整幅度；利用动态规划算法，结合用电时段属性和实时负荷数据，制定电价调整频率策略；若所述实时负荷数据处于所述高峰时段且超过第一实时负荷阈值，则每预设时间间隔调整一次电价；若所述实时负荷数据处于所述低谷时段且低于第二实时负荷阈值，则每预设时间间隔调整一次电价；若所述实时负荷数据处于所述平峰时段或介于高峰时段与低谷时段之间，则每预设时间间隔调整一次电价；所述结合用户用电行为画像、设备可调节空间、不可调节设备供电方案和电价调整方案，训练生成用电优化模型，所述用电优化模型的输入为用户用电行为画像对应的用户用电决策模型、设备可调节空间及不可调节设备供电方案对应的设备调度模型和电价调整方案对应的用电成本曲线，所述最优用电策略包括设备用电调度方案和差异化电价调整策略，包括:采用层次分析法计算用户用电行为画像中各属性权重，构建用户用电决策模型，得到用户在不同电价和时段下的用电倾向性指数；根据所述不可调节设备供电方案、用电倾向性指数、设备功率和设备可调节空间数据，通过遗传算法构建设备调度模型，计算最优设备运行方案，包括可调节设备的调节幅度和不可调节设备的供电优先级；基于电价调整方案中的电价波动规律和用电时段划分，预测未来的分时电价，并结合负荷预测结果，生成用户用电成本曲线；获取所述用户用电决策模型、所述设备调度模型和所述用电成本曲线，利用Q学习算法训练初始的用电优化模型，通过反复迭代优化，得到最终的用电优化模型；所述利用用电优化模型，针对每个用户的可调节设备，在不同用电时段下，确定最优的设备用电调度方案和差异化电价调整策略，生成个性化用电计划，包括:获取用户的可调节设备清单，所述可调节设备清单包括设备功率、用电偏好和舒适度要求属性；根据所述可调节设备清单，利用用电优化模型得到可调节设备的初步用电调度方案，所述初步用电调度方案包括每个可调节设备在不同用电时段的运行时间和功率水平；针对所述初步用电调度方案，利用模拟退火算法进行优化，所述模拟退火算法结合用户的电价敏感度属性和负荷预测结果，得到优化后的设备用电调度方案；根据所述优化后的设备用电调度方案，采用分段线性规划方法，结合电价区间属性，确定不同用电时段的差异化电价调整策略；利用动态规划算法，将所述优化后的设备用电调度方案与所述差异化电价调整策略相结合，生成个性化用电计划，所述个性化用电计划包括每个可调节设备在预设时间内的运行时间、功率设置和对应的电价信息；生成所述个性化用电计划包括：将预设时间划分为预设时间时段，设置状态变量为当前时段累计用电量和设备运行状态，设置决策变量为设备开关状态和功率水平，通过反向递推方法计算得到最优决策序列。

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