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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;同济大学申请的专利一种基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成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：CN119090994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411010831.7，技术领域涉及：G06T11/20；该发明授权一种基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成方法是由张梦圆;程大伟;端阳;刘钦源;吴裔;苏运;郭乃网;田英杰设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成方法，包括以下步骤：获取智能电网时序图数据，输入基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成模型，生成智能电网动态数据图；基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成模型包括采样模块、生成对抗网络和重构模块，其中，采样模块用于使用中心图采样方法生成中心图；生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器包括解码器和编码器，编码器用于通过基于多头自注意力机制构建的时序图自注意力网络对中心图进行编码，获得中心图的隐变量；重构模块用于根据中心图得分矩阵生成每条时序边的分类分布，进而生成智能电网动态数据图。与现有技术相比，本发明可以高效、可靠生成智能电网动态数据图。

本发明授权一种基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取智能电网时序图数据，输入基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成模型，生成智能电网动态数据图； 所述基于深度对抗训练的智能电网动态图数据生成模型包括依次连接的采样模块、生成对抗网络和重构模块；其中，所述采样模块用于使用中心图采样方法对智能电网时序图数据进行采样，生成中心图； 所述生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器包括解码器和编码器，所述编码器用于通过基于多头自注意力机制构建的时序图自注意力网络对所述中心图进行编码，获得中心图的隐变量；所述解码器用于解码中心图的隐变量，获得中心图得分矩阵；所述判别器用于区分真实数据和生成数据； 所述重构模块用于根据所述中心图得分矩阵生成每条时序边的分类分布概率，进而生成智能电网动态数据图； 所述中心图的生成过程具体如下： S101、确定智能电网时序图数据的初始节点； S102、以所述初始节点为中心，对其邻居节点进行递归采样，采样深度为； S103、获得半径为的中心图，所述中心图包括任意时序节点以及与之间最短路径长度小于等于的所有邻居节点； 步骤S101中，根据节点度计算智能电网时序图数据中任意时序节点的采样概率，进而确定所述初始节点； 任意时序节点的采样概率的计算公式具体如下： 其中，表示时序节点的采样概率，表示节点度，表示全部节点集合，表示时序节点。

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上海市电力公司;同济大学，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122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”。

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