山东大学李珂获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种深度生成式综合能源系统源-荷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：CN120855323B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511349374.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种深度生成式综合能源系统源-荷预测方法及系统是由李珂;牟宇宸;王学睿;张承慧设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种深度生成式综合能源系统源-荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及综合能源系统技术领域，提供了一种深度生成式综合能源系统源‑荷预测方法及系统，包括：获取综合能源系统在若干连续历史时刻的源‑荷数据和气象数据，通过主预测模型，得到未来时刻的源‑荷数据；其中，主预测模型的训练步骤包括：以训练集中的真实样本为基础，判别器作为生成器的对抗对象，通过对抗训练指导生成器学习生成虚拟样本；对真实样本和虚拟样本合并后，输入主预测模型，且主预测模型输出输入判别器，利用判别器判断预测结果的真实性，指导主预测模型训练。能够显著提升目标模型的泛化能力，以及对源‑荷预测的预测精度。
本发明授权一种深度生成式综合能源系统源-荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种深度生成式综合能源系统源-荷预测方法，其特征在于，包括： 获取综合能源系统在若干连续历史时刻的源-荷数据和气象数据； 基于若干连续历史时刻的源-荷数据和气象数据，通过主预测模型，得到未来时刻的源-荷数据； 其中，主预测模型的训练步骤包括：以训练集中的真实样本为基础，判别器作为生成器的对抗对象，通过对抗训练指导生成器学习生成虚拟样本；对真实样本和虚拟样本合并后，输入主预测模型，且主预测模型输出输入判别器，利用判别器判断预测结果的真实性，指导主预测模型训练； 所述主预测模型训练采用加权多任务损失和对抗正则化损失的加权和，且对抗正则化损失的权重为：；其中，、和分别为最大对抗损失权重、最小对抗损失权重以及基准对抗损失权重，为梯度方向相似度，，为加权多任务损失，为对抗正则化损失。
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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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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