买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利基于时空注意力图网络的电力系统状态预测方法和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：CN118780938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410709561.2，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于时空注意力图网络的电力系统状态预测方法和装置是由张世尧;张舒昱;余剑峤;危学涛设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空注意力图网络的电力系统状态预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于时空注意力图网络的电力系统状态预测方法和装置，属于电力系统技术领域，通过针对每个网络层，通过第一子层对邻接矩阵和上一网络层的输出状态特征进行时空特征提取，得到网络层的第一状态特征，通过第二子层对节点导纳矩阵和上一网络层的第二状态特征进行时空特征提取，得到网络层的第二状态特征，通过第三子层对上一网络层的发电时序特征进行时间特征提取，得到网络层的发电时序特征，对上一网络层的输出状态特征、网络层的第一状态特征、网络层的第二状态特征以及网络层的发电时序特征进行特征融合，得到网络层的输出状态特征，根据全部网络层的多个输出状态特征进行电力系统状态预测，能够提高系统状态预测的准确性。

本发明授权基于时空注意力图网络的电力系统状态预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于时空注意力图网络的电力系统状态预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力系统在历史时隙的邻接矩阵、节点导纳矩阵、系统状态矩阵以及可再生能源发电量； 将所述邻接矩阵、所述节点导纳矩阵、所述系统状态矩阵以及所述可再生能源发电量输入至时空注意力图网络，所述时空注意力图网络包括多个网络层，每个所述网络层均包括第一子层、第二子层和第三子层； 针对第一个网络层，通过所述第一子层对所述邻接矩阵和所述系统状态矩阵进行时空特征提取，得到第一状态特征，通过所述第二子层对所述节点导纳矩阵和所述系统状态矩阵进行时空特征提取，得到第二状态特征，通过所述第三子层对所述可再生能源发电量进行时间特征提取，得到发电时序特征，对所述第一状态特征、所述第二状态特征和所述发电时序特征进行特征融合，得到第一个网络层的输出状态特征； 针对除第一个网络层之外的每个网络层，通过所述第一子层对所述邻接矩阵和上一网络层的输出状态特征进行时空特征提取，得到所述网络层的第一状态特征，通过所述第二子层对所述节点导纳矩阵和上一网络层的第二状态特征进行时空特征提取，得到所述网络层的第二状态特征，通过所述第三子层对上一网络层的发电时序特征进行时间特征提取，得到所述网络层的发电时序特征，对上一网络层的输出状态特征、所述网络层的第一状态特征、所述网络层的第二状态特征以及所述网络层的发电时序特征进行特征融合，得到所述网络层的输出状态特征； 根据全部所述网络层的多个输出状态特征进行电力系统状态预测。

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南方科技大学，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。