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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利考虑时空特性的多台区负荷概率预测方法及系统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：CN120011757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510479523.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权考虑时空特性的多台区负荷概率预测方法及系统是由刘澈;杨轩;田崇翼;马昕;彭勃;马翔雪;田长彬;游祥宇设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑时空特性的多台区负荷概率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力负荷预测技术领域，公开了一种考虑时空特性的多台区负荷概率预测方法及系统，采集台区的地理位置数据、历史负荷数据以及与负荷相关的外部数据并进行预处理；将台区作为节点，将台区之间的电气连接作为边构建图结构；对图结构进行特征提取，获得多台区之间的空间特征，对空间特征进行操作，获得时间特征；对空间和时间特征进行动态融合，获得融合后的特征，基于融合后的特征行负荷概率预测；定义损失函数，优化模型参数，获得训练好的负荷概率预测模型。本发明考虑实际物理空间信息以及时间特征信息实现对多台区负荷的预测，通过概率预测的方式反映负荷的不确定性，为电力系统的调度、规划与运行管理提供更全面可靠的负荷信息。

本发明授权考虑时空特性的多台区负荷概率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.考虑时空特性的多台区负荷概率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集每个台区的地理位置数据、历史负荷数据以及与负荷相关的外部数据，并对采集的数据进行预处理； 基于预处理后的数据，将每个台区作为节点，将台区之间的电气连接作为边，构建图结构； 对图结构数据进行特征提取，获得多台区之间的空间特征，将空间特征按时间顺序输入到LSTM层中，获得时间特征； 对空间特征和时间特征进行动态融合，获得融合后的特征，基于融合后的特征行负荷概率预测； 定义损失函数，优化模型参数，获得训练好的多台区负荷概率预测模型； 所述对空间特征和时间特征进行动态融合，利用交叉门控块对空间特征和时间特征进行动态融合，所述交叉门控块由两个门控单元组成，分别用于融合GCN提取的空间特征和LSTM学习的时间序列特征，通过计算输入特征的加权和来生成门控信号，根据门控信号对空间和时间特征进行动态融合； 所述基于融合后的特征行负荷概率预测，在经过交叉门控块融合后的特征输出后，利用deep-AR基底，进行概率预测，概率预测层采用高斯混合模型方法，将融合后的特征映射到负荷的概率分布上。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东建筑大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。