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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司湛江供电局申请的专利一种低压配电网线损预测方法、模型训练方法及相关装置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：CN120930887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511461191.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种低压配电网线损预测方法、模型训练方法及相关装置是由韩立国;黄禹;张璐瑶;麦宇豪;朱宏权;孟繁琪;林劲;陈业励;杨文超;余宏伟;李志翔;彭庆炯;彭显刚设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低压配电网线损预测方法、模型训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种低压配电网线损预测方法、模型训练方法及相关装置，所述模型训练方法：1采用结合时序特征提取模块与多尺度特征提取模块的神经网络结构，能够捕捉光伏出力及负荷波动的长期趋势，有效建模不同时间尺度下的线损变化模式；2深层特征提取模块引入架构互异的深层特征提取机制，提高模型对复杂非线性关系的表达能力和泛化性能；3采用冠豪猪优化算法对模型参数和结构进行联合优化，能够在高维非凸空间中实现高效搜索，避免陷入局部最优，提升预测精度与稳定性；基于此线损预测模型本发明提出的线损预测方法可直接用于配电网运行态势评估与能效分析，在分布式光伏广泛接入背景下具有良好的工程应用价值。

本发明授权一种低压配电网线损预测方法、模型训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，用于训练线损预测模型，其特征在于，包括： 获取配电网运行数据训练集，所述配电网运行数据训练集至少包括光伏发电数据； 构建包括时序特征提取模块、多尺度特征提取模块、深层特征提取模块和预测层的神经网络，其中，所述深层特征提取模块包括深层特征融合层和至少两个架构不同的深层特征提取层，对所述神经网络训练时，所述配电网运行数据训练集依次经过所述时序特征提取模块、多尺度特征提取模块、深层特征提取模块和预测层； 所述深层特征提取层包括Transformer编码器、GRU网络层和TCN网络层，所述多尺度特征提取模块输出的尺度融合特征分别经过至少两个架构不同的所述深层特征提取层，得到至少两个深层特征，所述深层特征融合层对至少两个所述深层特征进行融合，得到深层融合特征； 以所述配电网运行数据训练集为神经网络的输入数据，线损预测结果为输出结果，对神经网络进行训练，训练时利用冠豪猪优化算法迭代更新所述神经网络的参数，把训练完成的神经网络作为线损预测模型。

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