北京
国家知识产权局信息显示，中国南方电网有限责任公司申请一项名为“基于深度学习的电力负荷层级一致预测方法”的专利，公开号CN122863512A，申请日期为2026年6月。
专利摘要显示，本发明公开了基于深度学习的电力负荷层级一致预测方法，属于电力系统负荷预测与智能调度技术领域，为解决电网多层级对象分别预测后下级汇总与上级预测不一致且在拓扑变更、转供、线损修正及数据缺失异常工况下不一致加剧的问题，本发明通过构建含边特征的层级拓扑图与层级汇总映射矩阵，采用动态边条件图神经网络输出多时间尺度基础预测，利用袋装集成得到集成预测及预测不确定度，并结合数据质量指标生成自适应权重与误差预算，进一步在约束优化解算器层中引入层级汇总约束、线损约束及误差预算约束并设置松弛变量进行一致性重整，实现了在保持预测精度与稳定性的同时使各层级预测在可控误差范围内一致的技术效果。
天眼查资料显示，中国南方电网有限责任公司，成立于2004年，位于广州市，是一家以从事电力、热力生产和供应业为主的企业。企业注册资本9020000万人民币。通过天眼查大数据分析，中国南方电网有限责任公司共对外投资了37家企业，参与招投标项目318488次，财产线索方面有商标信息414条，专利信息6922条，此外企业还拥有行政许可72个。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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