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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利基于注意力和条件概率分布的电动汽车充电数据生成方法、设备、存储介质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：CN120611155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511113237.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于注意力和条件概率分布的电动汽车充电数据生成方法、设备、存储介质是由张伟娜;奚志凯;毕忠勤设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力和条件概率分布的电动汽车充电数据生成方法、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于注意力和条件概率分布的电动汽车充电数据生成方法、设备、存储介质，包括如下步骤：构建电动汽车充电行为的特征空间，分别针对连续值特征、时间相关特征和离散值特征，进行特征级的深度神经网络增强的条件概率建模，得到基于特征注意力和残差块的条件概率神经网络模型；获取电动汽车充电行为训练数据，采用随训练轮次增加而减小的学习率，对所述条件概率神经网络模型进行训练；基于训练后的条件概率神经网络模型，在变量约束下进行吉布斯采样，筛选符合物理约束的电动汽车充电行为数据。与现有技术相比，本发明具有集成多类型概率分布模型、度神经网络动态预测概率分布参数等优点。

本发明授权基于注意力和条件概率分布的电动汽车充电数据生成方法、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力和条件概率分布的电动汽车充电数据生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 构建电动汽车充电行为的特征空间，分别针对连续值特征、时间相关特征和离散值特征，进行特征级的深度神经网络增强的条件概率建模，得到基于特征注意力和残差块的条件概率神经网络模型； 获取电动汽车充电行为训练数据，采用随训练轮次增加而减小的学习率，对所述条件概率神经网络模型进行训练； 基于训练后的条件概率神经网络模型，在变量约束下进行吉布斯采样，筛选符合物理约束的电动汽车充电行为数据，将筛选后的有效充电行为数据保存为结构化数据，用于电动汽车充电行为分析和预测， 所述的连续值特征包括初始荷电状态和结束荷电状态，所述的时间相关特征包括开始充电时间和充电持续时间，所述的离散值特征包括电池容量和用户类型， 所述的物理约束包括： 充电量为正值：FinalSOCInitialSOC； 充电持续时间不为零：Duration0； 充电功率合理：FinalSOC-InitialSOC*BatterycapacityDuration100120kW； 其中，FinalSOC、InitialSOC分别为充电后、充电前的荷电状态，Duration为充电持续时间，Batterycapacity为电池容量， 其中，条件概率神经网络模型的构建过程包括： 1构建特征注意力机制模块，该模块包含以下结构： 式中，为输入特征向量，代表特征空间中的一个样本点，表示Sigmoid激活函数，上式右侧的第二项表示残差连接，将原始输入直接加到注意力机制的输出上，提升信息流动和梯度传播，为权重矩阵； 2构建残差块模块，该模块包含以下结构： 式中，表示层归一化操作，为输入特征向量， 3对连续值特征，构建Beta分布模型； 4对时间相关特征，构建高斯混合模型； 5对离散特征，构建分类分布模型。

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