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龙图腾网恭喜中能智新科技产业发展有限公司申请的专利一种基于新能源分段式的时间序列电力参数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：CN119359440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411405193.9，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种基于新能源分段式的时间序列电力参数预测方法是由周云;陈好;李超英;郑瑞锦;林宏宇;李晴设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于新能源分段式的时间序列电力参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于新能源分段式的时间序列电力参数预测方法，包括以下步骤：获取目标时段进而获得子历史样本数集，根据灰色关联度分析法筛选获得第一样本数集，采用DBSCAN算法处理并根据欧式距离公式筛选获得最优聚类数集，第一样本数集与最优聚类数集求交集并根据遗传算法处理获得训练样本数集，以基于Transformer的时间序列获得电力参数预测模型、结合目标时段特征数集获得初始预测数集；采用3sigma准则根据新能源出力值数集和历史样本数集获得修正时段；基于修正时段修正初始预测数集获得最终预测数集。本发明通过分析历史数据构建预测模型、结合基于新能源出力的修正时段，提供了一种准确度高的电力参数预测方法。

本发明授权一种基于新能源分段式的时间序列电力参数预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于新能源分段式的时间序列电力参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标时段和目标时段特征数集；根据所述目标时段获得采样时段；获取历史样本数集，所述历史样本数集包括特征数集和电力参数值集；根据所述采样时段划分所述历史样本数集获得若干个子历史样本数集，所述子历史样本数集为采样时段内的历史样本数集；基于所述目标时段特征数集，根据灰色关联度分析法筛选所述若干个子历史样本数集获得第一样本数集；采用DBSCAN算法处理所述若干个子历史样本数集获得若干个聚类中心和若干个聚类数集，所述聚类中心与所述聚类数集一一对应；根据所述聚类中心获得聚类中心数集；基于所述目标时段特征数集，根据欧式距离公式筛选若干个所述聚类中心数集获得最优聚类中心数集；根据所述最优聚类中心数集和所述聚类数集获得最优聚类数集；根据所述第一样本数集与所述最优聚类数集求交集获得初选样本数集；根据遗传算法处理所述初选样本数集获得训练样本数集；基于Transformer的时间序列，根据所述训练样本数集构建并训练获得电力参数预测模型；根据所述目标时段特征数集和所述电力参数预测模型获得所述目标时段内电力参数的初始预测数集；获取预设周期和新能源出力值数集；根据所述预设周期筛选所述历史样本数集获得预设历史样本数集，所述预设历史样本数集为所述预设周期内的历史样本数集；采用3sigma准则根据所述新能源出力值数集和所述预设历史样本数集获得修正时段；基于所述修正时段修正所述初始预测数集获得最终预测数集；所述预设历史样本数集包括第一电力参数值集，所述第一电力参数值集为所述预设周期内电力参数的数据集合；获得所述修正时段的步骤为：根据所述第一电力参数值集获得第一均值集，所述第一均值集为所述预设周期内同一采样时刻电力参数均值的集合；根据所述新能源出力值数集获得第二均值集，所述第二均值集为所述预设周期内同一采样时刻新能源出力均值的集合；采用最小二乘法，根据所述第一均值集获得电力参数典型值函数，根据所述第二均值集获得新能源出力典型值函数；根据所述电力参数典型值函数获得电力参数典型曲线；根据所述新能源出力典型值函数获得新能源出力典型曲线；采用箱线图算法，根据所述电力参数典型曲线的下四分位数在所述新能源出力典型曲线上获得第一新能源出力值，根据所述电力参数典型曲线的上四分位数在所述新能源出力典型曲线上获得第二新能源出力值；根据所述第一新能源出力值和所述第二新能源出力值划分所述采样时段获得所述修正时段，所述修正时段包括低系统新能源出力段、平系统新能源出力段和高系统新能源出力段。

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