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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;浙江清华长三角研究院申请的专利基于最优尺度卷积和图记忆增强的用电量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：CN120675076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511188578.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于最优尺度卷积和图记忆增强的用电量预测方法及系统是由周游;陆汇文;王骏东;赵伟;张海滨;李嵘设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于最优尺度卷积和图记忆增强的用电量预测方法及系统在说明书摘要公布了：基于最优尺度卷积和图记忆增强的用电量预测方法及系统，采集电力网络各节点的历史用电数据并对数据进行预处理，得到预处理后的历史用电数据；对预处理后的历史用电数据进行空间特征提取，获取最优尺度空间特征；通过自适应门控二次变形卷积和特征混合处理对预处理后的历史用电数据进行非线性特征自适应提取，得到非线性特征；构建分块通道网络对最优尺度空间特征和非线性特征进行处理，得到隐藏状态和归一化状态；基于自注意力机制对隐藏状态和归一化状态进行长时间相关性提取，得到全局状态，并将全局状态通过线性变换得到预测用电量。本发明能够有效整合局部与全局空间依赖关系及非线性特征，捕捉长短期时间相关性，实现用电量的准确预测。

本发明授权基于最优尺度卷积和图记忆增强的用电量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于最优尺度卷积和图记忆增强的用电量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集电力网络各节点的历史用电数据并对数据进行预处理，得到预处理后的历史用电数据； 对预处理后的历史用电数据进行空间特征提取，获取最优尺度空间特征； 所述对预处理后的历史用电数据进行空间特征提取，获取最优尺度空间特征，具体包括： 构建卷积核对预处理后的历史用电数据进行一维卷积膨胀处理，得到历史用电数据各时间点的特征表示； 结合历史用电数据各时间点的特征表示，采用不同的膨胀因子得到空间局部特征提取结果； 对预处理后的历史用电数据进行自适应平均池化和卷积处理，得到空间全局特征提取结果； 对空间局部特征提取结果和空间全局特征提取结果进行融合，得到最优尺度空间特征表示； 通过自适应门控二次变形卷积和特征混合处理对预处理后的历史用电数据进行非线性特征自适应提取，得到非线性特征； 构建分块通道网络对最优尺度空间特征和非线性特征进行处理，得到隐藏状态和归一化状态； 基于自注意力机制对隐藏状态和归一化状态进行长时间相关性提取得到全局状态，基于全局状态通过线性变换得到预测用电量。

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江苏省电力有限公司苏州供电分公司;浙江清华长三角研究院，其通讯地址为：215004 江苏省苏州市姑苏区劳动路555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”。

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