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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司舟山供电公司申请的专利一种基于图神经网络的电力信息网络性能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：CN120223582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510701962.8，技术领域涉及：H04L43/0817；该发明授权一种基于图神经网络的电力信息网络性能预测方法及系统是由吴昊;甘纯;崔立卿;张展耀;田晶;杨少杰;李钟煦;范舟永;俞欣;张引贤;徐蓓蓓设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的电力信息网络性能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图神经网络的电力信息网络性能预测方法及系统，涉及网络性能估计技术领域，传统网络性能估计方法通过网络推演实现，存在难以适应网络配置变化、缺乏流级统计导致大规模网络性能估计滞后及预测精度不足的问题。本发明包括：构建图神经网络模型，通过图神经网络模型提取网络拓扑特征；基于时间序列技术计算网络流之间的相互影响；通过目标流的拓扑信息，提取与目标流相关的节点特征；计算所有流与目标流的关联度；融合特征获取网络性能预测结果。本技术方案提高了性能估计的准确性，并具有适用于不同类型网络的通用性和适应性，可为网络运维人员提供实时的性能估计结果，有助于网络故障排查和优化。

本发明授权一种基于图神经网络的电力信息网络性能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的电力信息网络性能预测方法，其特征在于，包括： 构建图神经网络模型，通过图神经网络模型提取电力信息网络拓扑特征； 基于时间序列技术计算网络流之间的相互影响； 通过目标流的拓扑信息，提取与目标流相关的节点特征； 计算所有流与目标流的关联度； 融合特征获取电力信息网络性能预测结果； 所述提取与目标流相关的节点特征包括，基于拓扑特征提纯器提纯拓扑特征，提纯与目标流相关的节点特征，拓扑特征提纯器通过节点评分机制识别每个节点与目标流之间的关系，使用权重相乘操作从拓扑特征提取器的输出中提取与目标流相关的节点特征； 所述基于拓扑特征提纯器提纯拓扑特征包括，基于拓扑特征提取器输出一个表示整个拓扑结构的特征矩阵，其中每行表示一个节点的特征向量，特征向量包含了节点的直接和间接节点的信息，通过节点评分机制将与目标流相关的节点权重设置为1，不相关的节点权重设置为0； 通过评分与拓扑特征进行权重相乘的操作提取与目标流相关的节点特征，通过将节点评分与拓扑特征矩阵进行乘法操作，将与目标流相关的节点的特征值进行保留，将不相关的节点的特征值抑制为零； 所述提纯与目标流相关的节点特征表示为， 其中，x是拓扑特征提取器的输出，表示一个节点特征，为目标流的路径。

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