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龙图腾网获悉上海融和元储能源有限公司申请的专利基于多头注意力机制融合图卷积网络与时间序列的电力负荷预测方法及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：CN120978747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511479048.X，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于多头注意力机制融合图卷积网络与时间序列的电力负荷预测方法及装置是由吕阳;孙增福;何传鑫设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多头注意力机制融合图卷积网络与时间序列的电力负荷预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于多头注意力机制融合图卷积网络与时间序列的电力负荷预测方法及装置，其方法包括：根据电力系统中设备间的拓扑关系，构建电力系统拓扑模型；获取所述电力系统拓扑模型中每个节点的节点特征和其邻居节点的节点特征，并利用多头注意力机制融合图卷积网络对所述电力系统拓扑模型中每个节点的节点特征与其邻居节点的节点特征进行多个注意力头的特征聚合拼接，得到每个节点更新后的节点特征；获取每个节点的历史时间序列特征，并通过将每个节点的历史时间序列特征与更新后的节点特征进行融合处理，得到融合特征数据；通过将所述融合特征数据输入至训练好的深度神经网络预测模型中，得到所述每个节点的电力负荷预测结果。

本发明授权基于多头注意力机制融合图卷积网络与时间序列的电力负荷预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多头注意力机制融合图卷积网络与时间序列的电力负荷预测方法，其特征在于，包括： 获取电力系统中设备间的拓扑关系，并根据所述电力系统中设备间的拓扑关系，构建电力系统拓扑模型，其包括：根据所述电力系统中设备间的拓扑关系，将电力系统中的各设备节点建模为节点，将设备节点间的电流流动关系或负荷依赖关系建模为边，并将与设备节点之间具有电流流动关系或负荷依赖关系的设备节点建模为邻居节点；根据所述电力系统中所有所述节点、边及邻居节点，构建电力系统拓扑模型； 获取所述电力系统拓扑模型中每个节点的节点特征和其邻居节点的节点特征，并利用多头注意力机制融合图卷积网络对所述电力系统拓扑模型中每个节点的节点特征与其邻居节点的节点特征进行多个注意力头的特征聚合拼接，得到每个节点更新后的节点特征，其包括：通过分别对所述每个节点的节点特征与其邻居节点的节点特征进行第k个注意力头的线性变换，得到每个节点的第k个注意力头的线性变换特征和其邻居节点的第k个注意力头的线性变换特征；利用所述每个节点的第k个注意力头的线性变换特征和邻居节点的第k个注意力头的线性变换特征，计算所述每个节点与其邻居节点之间第k个注意力头的注意力系数；利用所述每个节点与其邻居节点之间第k个注意力头的注意力系数和其所述邻居节点的第k个注意力头的线性变换特征，计算所述每个节点第k个注意力头的聚合特征；通过将所述每个节点所有头的聚合特征进行拼接处理，得到所述每个节点更新后的节点特征； 获取所述电力系统拓扑模型中每个节点的历史时间序列特征，并通过将所述每个节点的历史时间序列特征与所述更新后的节点特征进行融合处理，得到每个节点的融合特征数据； 通过将所述每个节点的融合特征数据输入至训练好的深度神经网络预测模型中，得到所述每个节点的电力负荷预测结果，其包括： ； 其中：是每个节点的电力负荷预测结果；Z是每个节点的融合特征数据；是深度神经网络预测模型输出层的权重矩阵；是偏置项。

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