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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种城市电力负荷预测方法、装置、电子设备及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：CN121352155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511914992.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种城市电力负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质是由马灵;郭峰;张航;肖琳;吴俊豪设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市电力负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请属于电力负荷预测技术领域，具体公开了一种城市电力负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：将待测城市的区域地图按照预设区域范围划分为以多个区域节点为中心的区域图结构；基于每个区域节点之间的欧氏距离、电气拓扑信息和其他多源关联信息，确定目标图传播矩阵；基于每个区域节点在最近历史时段上的电力负荷数据、气象与辐射数据、人员综合用电活动信息以及光伏发电装机密度，确定目标时序特征信息；将目标图传播矩阵和目标时序特征信息输入至电力负荷预测模型，得到电力负荷预测模型输出的待测城市的电力负荷预测结果。通过本申请，大大提升了城市电力负荷预测的精度和准确性。

本发明授权一种城市电力负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种城市电力负荷预测方法，其特征在于，包括： 将待测城市的区域地图按照预设区域范围划分为以多个区域节点为中心的区域图结构； 基于每个所述区域节点之间的欧氏距离、电气拓扑信息和其他多源关联信息，确定目标图传播矩阵；所述其他多源关联信息至少包括最短路径长度、功能相似度、交通客流量和辐照信息中的一项； 基于每个所述区域节点在最近历史时段上的电力负荷数据、气象与辐射数据、人员综合用电活动信息以及光伏发电装机密度，确定目标时序特征信息； 将所述目标图传播矩阵和所述目标时序特征信息输入至电力负荷预测模型，得到所述电力负荷预测模型输出的所述待测城市的电力负荷预测结果； 所述电力负荷预测模型是根据目标训练数据样本及对应的电力负荷数据标签训练得到的；所述目标训练数据样本包括目标图传播矩阵样本和所述目标时序特征信息样本； 其中，所述其他多源关联信息包括最短路径长度、功能相似度、交通客流量和辐照信息；所述基于每个所述区域节点之间的欧氏距离、电气拓扑信息和其他多源关联信息，确定目标图传播矩阵，包括： 基于每个所述区域节点之间的欧氏距离，确定关联所有所述区域节点的空间邻近矩阵； 基于每个所述区域节点之间的电气拓扑信息，确定关联所有所述区域节点的电气拓扑矩阵； 基于每个所述区域节点之间的最短路径长度，确定关联所有所述区域节点的路网连通矩阵； 基于每个所述区域节点之间的功能相似度，确定关联所有所述区域节点的功能相似矩阵； 基于每个所述区域节点之间的交通客流量，确定关联所有所述区域节点的人流关联矩阵； 基于每个所述区域节点的辐照信息，确定关联所有所述区域节点的辐照相关矩阵； 基于所述空间邻近矩阵、所述路网连通矩阵、所述功能相似矩阵、所述人流关联矩阵、所述电气拓扑矩阵和所述辐照相关矩阵，确定所述目标图传播矩阵。

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