国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司华东分部;国家电网有限公司朱南阳获国家专利权
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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司华东分部;国家电网有限公司申请的专利一种考虑不同粒度的源荷功率预测方法、装置及存储介质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：CN116245211B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211555127.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种考虑不同粒度的源荷功率预测方法、装置及存储介质是由朱南阳;戴则梅;张凯锋;胡殿刚;闪鑫;王毅;罗玉春;付嘉渝;周毅;王健;陆娟娟;何欣;彭龙;曹国芳;宋霄霄;邱进哲;张元觉;杨杰;姜赫;马守达;周良才;徐华奇;张磊;郭帆;徐昊;邱子航;李根设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种考虑不同粒度的源荷功率预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑不同粒度的源荷功率预测方法、装置及存储介质，方法包括：采集待预测区域内的源荷历史数据；对所述源荷历史数据进行预处理，获得多组不同粒度的数据群组；将预处理后的多组不同粒度的数据群组分别输入至预先构建并训练好的MultiGNet预测模型中，获得源荷双侧功率的预测结果；其中，所述MultiGNet预测模型是通过跨粒度学习模块提取不同粒度数据群组的语义依赖特征和建立不同粒度数据群组之间的联系，并通过粒度注意力模块分析不同粒度数据群组的特征关系以获取不同粒度数据群组的最优权重，再采用源荷历史数据以均方差损失函数最小为目标训练获得的。本发明通过充分利用不同粒度数据的丰富性信息进行预测，提高了源荷功率预测的准确性。
本发明授权一种考虑不同粒度的源荷功率预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种考虑不同粒度的源荷功率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集待预测区域内的源荷历史数据； 对所述源荷历史数据进行预处理，获得多组不同粒度的数据群组； 将预处理后的多组不同粒度的数据群组分别输入至预先构建并训练好的MultiGNet预测模型中，获得源荷双侧功率的预测结果； 其中，所述MultiGNet预测模型是通过跨粒度学习模块提取不同粒度数据群组的语义依赖特征和建立不同粒度数据群组之间的联系，并通过粒度注意力模块分析不同粒度数据群组的特征关系以获取不同粒度数据群组的最优权重，再采用源荷历史数据以均方差损失函数最小为目标训练获得的。
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