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龙图腾网获悉中国科学院大气物理研究所申请的专利一种基于人工智能的气候-能源市场供需模型构建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：CN118608195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410795201.9，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于人工智能的气候-能源市场供需模型构建方法是由薄宇;梁逸爽;刘毓赟;孙世达;张子亭;过莹烨;贾紫牧设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的气候-能源市场供需模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于人工智能的气候‑能源市场供需模型构建方法，通过获取待分析区域与发电量相关性高的气候数据，输入训练后的气候‑能源供给模型，得到供给发电量预测值，获取待分析区域与居民用电量相关性高的气候数据，输入训练后的气候‑能源需求模型，得到需求用电量预测值；基于供给发电量预测值、需求用电量预测值进行优化调度，从而有效减轻新能源发电不稳定性对电网产生的影响，提高居民用电舒适度及工业用电稳定度。

本发明授权一种基于人工智能的气候-能源市场供需模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的气候-能源市场供需模型构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：收集历史气候数据及同期的实际发电量数据、实际居民用电量数据作为训练集；步骤S2：基于斯皮尔曼秩相关系数，选择与发电量相关性高的气候数据作为气候-能源供给模型的输入，对气候-能源供给模型进行训练；步骤S3：基于斯皮尔曼秩相关系数，选择与居民用电量相关性高的气候数据作为气候-能源需求模型的输入，对气候-能源需求模型进行训练；步骤S4：获取待分析区域与发电量相关性高的气候数据，输入训练后的气候-能源供给模型，得到供给发电量预测值，获取待分析区域与居民用电量相关性高的气候数据，输入训练后的气候-能源需求模型，得到需求用电量预测值；步骤S5：基于供给发电量预测值、需求用电量预测值进行优化调度；所述气候-能源供给模型包括：CNN时空特征提取模块、全连接神经网络模块，将所述与发电量相关性高的气候数据输入CNN时空特征提取模块进行特征提取，将所述特征输入全连接神经网络模块进行预测，输出供给发电量预测值；CNN时空特征提取模块包括顺序连接的输入层、卷积层、时间特征提取模块、空间特征提取模块，所述卷积层的输出记为Fc，所述时间特征提取模块记为Ft，所述空间特征提取模块的输出记为Fs；其中，Ft是通过如下方式得到的: TABFc＝Fc⊙UpsampleMLPGAPFc,其中，MLP表示多层感知机，GAP表示全局平均池化，Upsample表示上采样；Fs是通过如下方式得到的: 其中，conv表示卷积层，dwconv1表示3X3的深度分离卷积层，dwconv2表示5X5的深度分离卷积层，pw表示逐点卷积层。

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