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龍圖騰網恭喜中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利一種多充電站協同負荷預測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115080795B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210687630.5，技術領域涉及：G06F16/901；該發明授權一種多充電站協同負荷預測方法及裝置是由周翊民;羅清松設計研發完成，并于2022-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多充電站協同負荷預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及電力負荷預測領域，具體涉及一種多充電站協同負荷預測方法及裝置。該方法及裝置首先挖掘多充電站的負荷時空信息中的間隱式關聯并將多充電站的負荷時空信息生成多充電站圖式結構，將離散的負荷序列數據轉化為圖數據，進行多充電站的協同負荷預測，解決了傳統負荷預測模型只能預測單個充電站負荷變化的缺點。其次提取多充電站的負荷時空信息及多充電站圖式結構中的時空特征，使用提取出的時空特征對多充電站圖式結構進行迭代圖結構學習，從而提取更準確全面的時空特征。最后構建聯合損失函數，對多充電站圖式結構構建及時空特征提取進程進行聯合訓練，完成端到端的負荷預測，提高模型訓練及預測效率。

本發明授權一種多充電站協同負荷預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種多充電站協同負荷預測方法，其特征在于，包括以下步驟：挖掘多充電站的負荷時空信息中的隱式關聯并生成多充電站顯式圖式結構；基于多充電站圖式結構提取多充電站的負荷時空信息中的時空特征，使用提取出的時空特征對多充電站圖式結構進行迭代圖結構學習；構建聯合損失函數，對多充電站圖式結構構建及時空特征提取進程進行聯合訓練；所述方法還包括：使用聯合訓練后的多充電站圖式結構構建及時空特征提取進程對多充電站的負荷時空信息進行多充電站協同負荷預測；所述方法具體包括：將三組數據分別輸入到圖結構學習模塊中，該圖結構學習模塊通過相似度度量函數，基于各個充電站的負荷歷史變化數據計算充電站間的相似度，生成以充電站為節點、以相似度為邊的多充電站圖式結構，并將該圖結構信息輸入到三組時空特征提取模塊中；將三組數據及學習到的圖結構信息輸入到三組時空特征提取模塊中，該時空特征提取模塊利用圖卷積神經網絡和膨脹卷積網絡分別提取時空特征，然后將學習到的特征輸入給圖結構學習模塊，進行迭代圖結構學習，并將三組時空特征進行特征融合，輸入到全連接層預測最終結果；對圖結構學習模塊設計損失函數控制學習得到的圖結構的稀疏度、連通度，對時空特征提取模塊設計損失函數降低預測結果與標簽數據的差異，將兩部分損失函數進行加權求和構建聯合損失函數，實現對圖結構學習模塊及時空特征提取模塊的聯合訓練。

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