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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于动态随机图神经网络的区域发电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：CN116151473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310243278.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于动态随机图神经网络的区域发电预测方法及系统是由凌强;吴汤杰设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态随机图神经网络的区域发电预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态随机图神经网络的区域发电预测方法及系统，其方法包括：S1：收集区域内各个发电站点的历史实测气象以及对应时刻的发电功率，构建历史实测数据X'；S2：对区域内各个发电站点进行动态随机建模，构建发电站点的动态表征，根据动态表征构建动态随机图A；S3：将X'和A输入动态随机图神经网络，首先经过动态图卷积层，得到表征发电站点间空间关联性的隐状态H；H经过时间卷积层，得到表征时间关联性的隐状态Z；将Z经过两层全连接层，生成各个发电站点未来功率预测值S4：构建损失函数以训练动态随机图神经网络。本发明提供的方法能够有效地学习发电站点之间的时空关联性，提高发电功率预测的精度。

本发明授权一种基于动态随机图神经网络的区域发电预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态随机图神经网络的区域发电预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：收集区域内各个发电站点的历史实测气象以及对应时刻的发电功率，进行预处理，构建历史实测数据； 步骤S2：对区域内各个发电站点进行动态随机建模，构建发电站点的动态表征，根据所述动态表征构建发电站点间的动态随机图，具体包括： 步骤21：对于每个时间点，定义一个均值嵌入矩阵和一个协方差嵌入矩阵，为发电站点隐状态维度； 将每个发电站点表征为一个维的高斯分布，其中，为发电站点的均值向量，来表征发电站点在嵌入空间的位置；为发电站点的协方差向量，用于表征发电站点的不确定性； 发电站点的动态建模形式如下所示： 其中，为一天内的采样点数目； 步骤S22：计算两个发电站点和之间的Wasserstein距离： 其中，和是映射矩阵，是指数线性单元，将协方差向量映射到；为求矩阵的迹的函数；||||2表示L2范式； 步骤S23：选择与发电站点的Wasserstein距离最近的前个发电站点作为𝑖的邻居节点，构建发电站点的动态邻接矩阵： 其中，向量中前个最大值的索引，即获取与发电站点i的Wasserstein距离前个最小值的发电站点；:表示除去发电站点i以外的所有发电站点； 表示在t时刻发电站点i和发电站点j的关联性； 步骤S3：将和输入动态随机图神经网络，首先经过动态图卷积层，得到表征发电站点间空间关联性的隐状态；经过时间卷积层，得到表征时间关联性的隐状态；将经过两层全连接层，生成各个发电站点未来的功率预测值； 步骤S4：构建损失函数以训练所述动态随机图神经网络。

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