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龙图腾网获悉清华大学;国网浙江省电力有限公司营销服务中心申请的专利基于异构网络分析的工业用户用电行为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：CN114298371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202111404772.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于异构网络分析的工业用户用电行为预测方法及系统是由仇瑜;高云鹏;褚晓泉;朱一凡;唐杰;胡若云;王朝亮设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构网络分析的工业用户用电行为预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出的基于异构网络分析的工业用户用电行为预测方法、系统及存储介质中，获取工业用户的用户特征，并根据用户特征构建多源异构数据表，其中，用户特征包括基本特征、行为特征和环境特征，对多源异构数据表进行消歧匹配和数据融合，得到结构化数据，然后挖掘结构化数据中基本特征、行为特征和环境特征之间的显式关系关联，再基于结构化数据的显示关系关联，利用图卷积神经网络得到结构化数据的图网络结构，并根据图网络结构利用图注意力机制预测工业用户的用电量。由此，本申请的实施例中，提高了预测结果的准确度，进而使得电网高效发挥应有效能，有效提供针对性的电力资源，保证生产效率。

本发明授权基于异构网络分析的工业用户用电行为预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构网络分析的工业用户用电行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取工业用户的用户特征，并根据所述用户特征构建多源异构数据表，其中，所述用户特征包括基本特征、行为特征和环境特征； S2、对所述多源异构数据表进行消歧匹配和数据融合，得到结构化数据； S3、挖掘所述结构化数据中所述基本特征、行为特征和环境特征之间的显式关系关联； S4、基于所述结构化数据的显示关系关联，利用图卷积神经网络得到所述结构化数据的图网络结构； S5、根据所述图网络结构，利用图注意力机制预测工业用户用电量； 其中，所述对异构数据进行消歧匹配和数据融合包括： 利用公式一计算不同用电量节点的相同属性的关系相似度，其中，所述公式一为： 其中，A1,A2为两个不同的用电量节点，rn为A1出现的全部属性序列，rn′为A2出现的全部属性序列，是节点A1在属性rn上的关系属性值，rn和rn′为在不同用电量节点中的相同属性，为A1,A2用电量节点在对应属性上的关系相似度； 基于不同用电量节点的相同属性的关系相似度，通过相似度聚合函数计算不同用电量节点的最终相似度； 所述利用启发式规则方法挖掘所述结构化数据的显式关系关联包括以各类本体作为主节点，通过一步直接关联节点匹配，得到结果-本体-结果的显示关系关联； 所述基于所述结构化数据的显示关系关联，利用图卷积神经网络得到所述结构化数据的图网络结构包括以下步骤： 初始化每个用电量节点的嵌入向量Vi，其中，i＝1，2，3，......，N，N为用电量节点的数量； 收集所述每个用电量节点的关系节点，构成所述每个用电量节点的候选关系集Ci； 计算所述每个用电量节点与所述用电量节点的候选集中每个候选向量的相似度； 利用TopK方法从每个用电量节点的相似度中选择K个节点构成邻接矩阵A。

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