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龙图腾网获悉国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;长春理工大学申请的专利一种基于时空注意力机制的多维LSTM电力光缆光功率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：CN118735032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202410712517.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于时空注意力机制的多维LSTM电力光缆光功率预测方法及系统是由李博;李浩东;许大鹏;祝永坤;丁仁杰;鲍明正;张欣伟;陈晓娟;尚鑫;于皓宇;冯振华;刘辰;张奇;白冰设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空注意力机制的多维LSTM电力光缆光功率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空注意力机制的多维LSTM电力光缆光功率预测方法及系统，涉及光功率预测技术领域，包括获取光功率数据与环境数据；分析获取环境数据与光功率数据的相关性系数，根据预设贡献度阈值选择环境数据中部分数据，结合光功率数据获取融合数据；通过双层空洞卷积网络对融合数据进行局部特征提取，获取多维时空数据；将多维时空数据输入加入了注意力机制的Bi‑LSTM模型，获取最终光功率预测数据；本发明可以实现在不同环境和位置情况下对光功率的精确预测，对于电网的电力调度和运行安全具有十分重要的意义。

本发明授权一种基于时空注意力机制的多维LSTM电力光缆光功率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力机制的多维LSTM电力光缆光功率预测方法，其特征在于，包括： 对光缆进行数据采集获取光功率数据与环境数据，所述光功率数据包括位置数据与时间数据； 根据主成分分析法获取所述环境数据与所述光功率数据的相关性系数，根据预设贡献度阈值选择所述环境数据中部分数据，结合所述光功率数据获取融合数据； 通过双层空洞卷积网络对所述融合数据分别在时间维度与空间维度上进行局部特征提取，获取多维时空数据； 将所述多维时空数据输入加入了注意力机制的Bi-LSTM模型，计算所述多维时空数据在时间维度和空间维度下的注意力权重，并进行加权求和获取最终光功率预测数据； 所述获取融合数据具体包括： S11：对于采集到的光功率数据和各类所述环境数据，分别计算各个环境数据与光功率数据的相关性系数； S12：根据所述相关性系数调整每个环境数据的权重； S13：使用所述每个环境数据的权重调整相对应的所述环境数据； S14：对调整后的所述环境数据计算协方差矩阵，然后通过所述协方差矩阵计算调整后的每个所述环境数据的特征值和特征向量，进一步获取每个所述环境数据的贡献度，同时预设贡献度阈值，选择设定贡献度阈值内的所有环境数据与所述光功率数据进行融合获取融合数据； 所述加入了注意力机制的Bi-LSTM模型具体包括在所述Bi-LSTM模型的全连接层引入了自注意力机制，具体如下： 计算所述多维时空数据在时间维度和空间维度下的数据，引入自注意力权重计算公式； et＝SoftmaxWt·Ht； 其中，et为t时刻下Bi-LSTM模型隐状态输出所对应的注意力评分值，at为t时刻下Bi-LSTM模型隐状态输出所对应的注意力权重系数，Wt为计算时间维度注意力权重矩阵，Ht为Bi-LSTM模型输出多维矩阵中时间维度数据； es＝SoftmaxWs·Hs； 其中，es为s距离下Bi-LSTM模型隐状态输出所对应的注意力评分值，as为s距离下Bi-LSTM模型隐状态输出所对应的注意力权重系数，Ws为计算空间维度注意力权重矩阵，Hs为Bi-LSTM模型输出多维矩阵中空间维度数据。

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国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;长春理工大学，其通讯地址为：010020 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区绿地腾飞大厦A座601房间；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”。