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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利用于配电网络状态估计的神经网络嵌入方法、设备及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：CN119416404B 。

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：202411343671.8，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权用于配电网络状态估计的神经网络嵌入方法、设备及介质是由吴霖;李世杰;蒋怀光;苏梓骏;陈璐璐;李浩勤设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于配电网络状态估计的神经网络嵌入方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于配电网络状态估计的神经网络嵌入方法、装置、电子设备及介质，其中方法包括：获取输入序列；通过时空先验信息嵌入，将时间信息和节点类型信息嵌入到向量中，获得时空嵌入向量；根据最优潮流的功率流动方向对感兴趣的节点进行采样，并融合节点信息，获得节点嵌入向量；使用图同构神经网络捕捉图的局部，将其嵌入到特征向量中，获得结构嵌入向量；将输入序列和三个向量进行融合，并输入图时空预测网络，输出预测结果。本发明通过引入时空先验信息、基于最优潮流方向的图节点嵌入以及图同构神经网络的图结构嵌入，实现了对配电网络特性的建模，弥补了现有技术在配电网络专有建模上的不足，提升了配电网络状态估计的准确性。

本发明授权用于配电网络状态估计的神经网络嵌入方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于配电网络状态估计的神经网络嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取输入序列，所述输入序列包括配电网络中的节点信息、时间信息、节点类型以及节点间的连接信息； 通过时空先验信息嵌入，将时间信息和节点类型信息嵌入到向量中，获得时空嵌入向量； 根据最优潮流的功率流动方向对感兴趣的节点进行采样，并融合节点信息，获得节点嵌入向量； 使用图同构神经网络捕捉图的局部，将其嵌入到特征向量中，获得结构嵌入向量； 将输入序列、时空嵌入向量、节点嵌入向量和结构嵌入向量进行融合，并输入图时空预测网络，输出预测结果； 所述时空先验信息嵌入包括有时间嵌入、空间嵌入和时空结合三个步骤： 对于输入序列，经过预处理得到一个节点一条数据的日中时间段，周中日期，年中日期以及节点类型； 时间嵌入：考虑数据采集的时间段嵌入，周中日期嵌入，年中日期嵌入构造三个嵌入矩阵，并以所在时间作为索引获取对应的嵌入向量； 时间段嵌入：设每天采样次得到时间序列，随机初始化一个嵌入矩阵，其中是嵌入维度； 周中日期嵌入：每周的天数为，随机初始化一个嵌入矩阵； 年中日期嵌入：每年的天数为，随机初始化一个嵌入矩阵； 空间嵌入：考虑配电网络中的节点类型，构建嵌入矩阵，以节点类型，节点编号作为索引获取对应嵌入向量；一共种节点类型，随机初始化一个类别嵌入矩阵； 时空结合：根据每一个节点的信息，查询四个嵌入矩阵，得到四个维度为的嵌入向量： 将四个向量连接并经过一个多层感知机得到时空嵌入向量。

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