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龙图腾网获悉国网天津市电力公司宁河供电分公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利基于工业用户群体动态相关性的电力负荷预测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：CN120728593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511214210.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于工业用户群体动态相关性的电力负荷预测方法是由吴立桐;于长来;解静;王博文;孙兆郁;邵方舟;黄晰;欧阳子涵;项英锴;王傲然;陈妍君设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业用户群体动态相关性的电力负荷预测方法在说明书摘要公布了：本公开属于电力系统运行与控制技术领域，提供了一种基于工业用户群体动态相关性的电力负荷预测方法，包括基于最大相关最小冗余准则得到每个工业用户负荷的最优特征集；基于最优特征集，得到每个工业用户负荷的相关系数矩阵；根据相关系数矩阵，利用图卷积神经网络实现工业用户群体的准确划分；基于工业用户群体，捕捉工业用户群体负荷的时序关系；构造新图结构，将各工业用户群体负荷的时序关系输入至动态图学习模型，自适应学习生成动态图邻接矩阵；利用动态图邻接矩阵训练基于新图结构数据的图卷积神经网络，预测各工业用户群体的负荷值。本公开能够实现对用电行为的动态监控和预测。

本发明授权基于工业用户群体动态相关性的电力负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于工业用户群体动态相关性的电力负荷预测方法，其特征在于， 所述方法包括： 基于最大相关最小冗余准则得到每个工业用户负荷的最优特征集，包括：根据原始特征数据构建特征集，利用特征集计算相关的其他特征与工业用户负荷之间的最大相关性指标；选择特征集中序列长度相同的两个其他特征的归一化数据，将所述两个其他特征的归一化数据中的数据点成对地离散分布在2维空间中，构造一个数据集合，根据数据集合的互信息计算相关的其他特征与工业用户负荷之间的最小冗余性指标；根据最大相关性指标和最小冗余性指标，得到最大相关最小冗余mRMR指标；使得最大相关最小冗余mRMR指标取得最大值的数据集合，即为工业用户的最优特征集； 基于最优特征集，得到每个工业用户负荷的相关系数矩阵； 根据相关系数矩阵，利用图卷积神经网络实现工业用户群体的准确划分； 基于工业用户群体，捕捉工业用户群体负荷的时序关系，包括：在各数据采集时刻，将每个工业用户群体中的各工业用户负荷的归一化数据相加，得到每个工业用户群体负荷；使用多层扩张因果卷积捕获每个工业用户群体负荷的时序关系； 构造新图结构，将各工业用户群体负荷的时序关系输入至动态图学习模型，自适应学习生成动态图邻接矩阵，包括：将各工业用户群体负荷作为新图结构的节点，将各工业用户群体负荷的时序关系作为新图结构的节点之间的关联；在动态图学习层通过马氏距离度量各新图结构的节点之间的相关性，并将马氏距离中协方差矩阵设置为可训练权重参数，来保证实时更新动态图邻接矩阵的可行性； 利用动态图邻接矩阵训练基于新图结构数据的图卷积神经网络，预测各工业用户群体的负荷值。

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