中南大学;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院吴诗雯获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于异构多图卷积网络融合的城市电动车充电需求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：CN119273046B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411294920.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于异构多图卷积网络融合的城市电动车充电需求预测方法及系统是由吴诗雯;吕丰;段思婧;刘曼佳;向慕超;刘鸣柳;凌在汛设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于异构多图卷积网络融合的城市电动车充电需求预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及充电需求预测技术领域，公开了一种基于异构多图卷积网络融合的城市电动车充电需求预测方法及系统，该方法关注多种不同车辆类型的电动汽车的充电需求预测，通过采用多任务学习技术，有效提取不同类型的电动汽车充电需求数据的共享特征，从而挖掘不同类型的电动汽车充电模式的潜在关联。相较于单类型的电动汽车充电需求预测，多种车辆类型的电动汽车充电需求预测有效提升了预测性能；能适应真实世界中多类型电动汽车共存且相互影响的场景，提升了可扩展性和泛化性。
本发明授权基于异构多图卷积网络融合的城市电动车充电需求预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构多图卷积网络融合的城市电动车充电需求预测方法，其特征在于，包括： S1：构建多车共享特征提取模块； S2：将多种类型的电动汽车充电需求数据输入所述多车共享特征提取模块，并获取所述共享特征提取模块输出的融合特征； S3：构建并训练异构多图时空预测模块； S4：将多种类型的电动汽车充电需求数据和所述融合特征输入训练好的异构多图时空预测模块，得到预测时刻的多类型的电动汽车的充电需求； 所述S2包括： S21：利用余弦相似度计算N个充电需求时间序列的余弦相似度得到全局相似性值和局部相似性值； S22：根据所述全局相似性值计算得到阈值T； S23：当所述局部相似性值大于所述阈值T时，采用相似性特征提取策略得到融合特征；当所述局部相似性值不大于所述阈值T时，采用相加策略得到融合特征。
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