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龙图腾网获悉中交上海航道局有限公司申请的专利基于多元数据与特征选择的电力系统电流波动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：CN120180048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510655305.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多元数据与特征选择的电力系统电流波动预测方法是由黄晔程;邢洌;张永亮;黄昭章;薛鹏宇;黄昭文;马亮亮;郭涛;赵办设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多元数据与特征选择的电力系统电流波动预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统数据建模与智能预测技术领域,公开了基于多元数据与特征选择的电力系统电流波动预测方法，包括如下步骤：S1、数据扰动增强处理：采集包括电流、电压、负荷和气象多源异构的电力系统原始数据，构建特征矩阵，对所述数据引入扰动项，形成扰动样本矩阵，用于增强模型对数据缺失与噪声干扰的鲁棒性；S2、扰动样本修复重构：将所述扰动样本矩阵输入自编码结构，通过最小化重构误差与编码稀疏性约束，获得修复后的特征矩阵，用于后续建模。通过引入扰动增强、自编码重构、图结构嵌入与特征评分机制，构建了一个端到端的电流波动预测框架，有效增强了模型对数据异常与系统结构信息的适应能力。

本发明授权基于多元数据与特征选择的电力系统电流波动预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多元数据与特征选择的电力系统电流波动预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、数据扰动增强处理：采集包括电流、电压、负荷和气象多源异构的电力系统原始数据，构建特征矩阵，对所述数据引入扰动项，形成扰动样本矩阵，用于增强模型对数据缺失与噪声干扰的鲁棒性； S2、扰动样本修复重构：将所述扰动样本矩阵输入自编码结构，通过最小化重构误差与编码稀疏性约束，获得修复后的特征矩阵，用于后续建模； S3、图结构嵌入建模：基于电网节点及其连接关系构建邻接矩阵，对修复后的特征矩阵进行图卷积处理，生成嵌入特征表示，以引入电网拓扑结构对电流波动的传播感知能力； S4、特征重要性评分与筛选：利用协同过滤机制构建基于预测误差的特征—样本关系矩阵，通过非负矩阵分解提取特征评分，依据设定阈值选取特征子集，该子集将作为最终用于预测模型训练的输入特征； S5、多目标损失建模与预测训练：基于所述特征子集构建电流波动预测模型，训练过程中优化包含预测误差项、扰动修复稳定性项及图结构一致性项在内的多目标损失函数，以提升模型的准确性与系统协调性； S6、模块反馈联动调节：在训练过程中，将特征评分结果反馈给扰动重构模块，用于重点强化高敏感特征的修复精度，同时利用图嵌入中的结构指标优化特征筛选权重，实现各功能模块之间的信息闭环调节； S7、预测输出：利用训练完成的预测模型对新的输入数据进行电流波动预测，输出预测结果。

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