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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;国网浙江省电力有限公司;上海交通大学申请的专利一种基于神经网络模型预测的决策时间计算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：CN120046817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510526600.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于神经网络模型预测的决策时间计算方法及系统是由冯珺;王艺丹;江昊;彭梁英;潘司晨;宋昊旻;娄一艇设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型预测的决策时间计算方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于神经网络模型预测的决策时间计算方法及系统，其中方法包括对历史节点负荷数据施加正态干扰，得到第一节点负荷数据；基于对历史节点负荷数据和第一节点负荷数据施加时间波动得到的波动结果进行重构得到第二节点负荷数据；至少将第二节点负荷数据输入至电力系统调度模型中进行求解，记录得到的各个求解结果对应的时间信息；至少根据时间信息对初始决策时间预测模型进行训练，得到训练好的决策时间预测模型；将获取到的实时节点负荷数据输入决策时间预测模型中，得到策略求解时间。本申请提供的方法，通过求解决策时间从而提高了电力调度的实时性。

本发明授权一种基于神经网络模型预测的决策时间计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型预测的决策时间计算方法，其特征在于，包括： 对获取到的目标电力系统的历史节点负荷数据施加正态干扰，得到第一节点负荷数据；具体包括：对所述节点负荷数据进行统计分析，以得到所述节点负荷数据的平均值和标准差；将所述平均值和所述标准差作为函数参数输入预构建的随机数生成函数中，生成与所述节点负荷数据数量相同的正态分布随机数；将所述正态分布随机数与所述节点负荷数据对应的数值相加，得到添加正态干扰后的第一节点负荷数据； 基于对所述历史节点负荷数据和所述第一节点负荷数据施加时间波动得到的波动结果进行重构得到第二节点负荷数据；具体包括：构建所述节点负荷数据和所述第一节点负荷数据的时间序列数据；计算所述时间序列数据中下一个元素与当前元素的差值，得到所述时间序列数据的前向差分序列数据；将所述前向差分序列数据作为所述时间序列数据的增量，与所述时间序列数据相加，得到添加数据波动后的第二节点负荷数据； 至少将所述第二节点负荷数据和所述第一节点负荷数据输入至预构建的电力系统调度模型中进行求解，记录得到的各个求解结果对应的时间信息； 至少根据所述时间信息对预构建的初始决策时间预测模型进行训练，得到训练好的决策时间预测模型； 在所述目标电力系统的实时调度过程中，将获取到的实时节点负荷数据输入所述决策时间预测模型中，得到策略求解时间。

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国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;国网浙江省电力有限公司;上海交通大学，其通讯地址为：310007 浙江省杭州市西湖区黄龙路8号641室；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”。