买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖北华中电力科技开发有限责任公司;国网湖北省电力有限公司申请的专利一种利用GAT-LSTM&STGCN-MLP双时空图模型进行电网负载率预测的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：CN118899829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202410936221.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种利用GAT-LSTM&STGCN-MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法是由夏勇军;吴颖波;徐文;陈莉娟;赵立华;郑立;陈颖哲;贾路;胡敏设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用GAT-LSTM&STGCN-MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种利用GAT‑LSTM&STGCN‑MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法，包括：从数据中台和气象网站获取目标区域负载数据和天气数据；对获取目标区域的负载数据和天气数据进行数据清洗，所述负载数据包括日期、目标区域下乡镇的负载率，天气数据包括日期、目标区域气温；对进行数据清洗后的数据进行特征工程处理，得到若干维度数据；基于GAT‑LSTM时空图算法网络和STGCN‑MLP时空图算法网络构建双时空图多目标算法模型；将所得若干维度数据输入所述建双时空图多目标算法模型进行预测，得到目标区域下属乡镇的负载率预测结果。本发明在各种复杂多变的节日情况下仍能保持稳定预测，增强了模型稳定性。

本发明授权一种利用GAT-LSTM&STGCN-MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用GAT-LSTMamp;STGCN-MLP双时空图模型进行电网负载率预测的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、从数据中台和气象网站获取目标区域负载数据和天气数据； 步骤二、对步骤一获取目标区域的负载数据和天气数据进行数据清洗，所述负载数据包括日期、目标区域下乡镇的负载率，天气数据包括日期、目标区域气温； 步骤三、对步骤二进行数据清洗后的数据进行特征工程处理，得到若干维度数据； 步骤四、基于GAT-LSTM时空图算法网络和STGCN-MLP时空图算法网络构建双时空图多目标算法模型； 步骤五、将步骤三所得若干维度数据输入所述建双时空图多目标算法模型进行预测，得到目标区域下属乡镇的负载率预测结果； 步骤四具体包括： 设置GAT-LSTM时空图算法网络：构建GAT算法所需的图结构，包括图的节点和边，目标区域的各个乡镇设置为一个图节点，再加上最高温1、最低温1作为虚拟乡镇成为2个节点，将图节点两两进行皮尔森相关，取相关性大于0.5作为两两图节点之间的边，如果2个节点之间相关性小于0.5，则两个图节点之间不存在连接的边； 设置STGCN-MLP时空图算法网络：首先设置STGCN，STGCN由两个时空图卷积块和一个输出全连接层组成，整个过程先经过时间门卷积层，再经过空间图卷积层，最后再经过时间门卷积层； 基于GAT-LSTM时空图算法网络和STGCN-MLP时空图算法网，构建双时空图多目标算法模型：根据历史预测结果计算GAT-LSTM的所有乡镇负载率Y的mape误差和STGCN-MLP所有乡镇负载率Y的mape误差；根据历史误差计算GAT-LSTM的所有乡镇负载率Y的权重和STGCN-MLP的所有乡镇负载率Y的权重，每组的两个权重相加均为1；使用基于GAT-LSTM时空图算法网络和STGCN-MLP时空图算法网络分别预测新日期的结果，根据权重分别进行加权，输出一组乡镇负载率的结果和误差，最终计算整体误差和均衡度。

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湖北华中电力科技开发有限责任公司;国网湖北省电力有限公司，其通讯地址为：430062 湖北省武汉市武昌区中北路236号湖北华中电力科技大厦；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。