浙江光线能源有限公司杜建均获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江光线能源有限公司申请的专利基于深度学习的微电网负荷预测优化算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：CN120049435B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510510165.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于深度学习的微电网负荷预测优化算法是由杜建均;钱梦婷;陆峰;周文骏;汤春涛设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的微电网负荷预测优化算法在说明书摘要公布了：本发明涉及电网负荷预测优化技术领域，具体涉及基于深度学习的微电网负荷预测优化算法；包括以下步骤，利用传感器收集微电网实时运行数据，并基于收集的实时运行数据，将微电网划分为不同种类的节点类型，并基于所有节点之间的连接关系构建微电网拓扑结构图；根据输入的历史负荷数据集以及微电网拓扑结构图，对每个节点构建节点负荷序列特征和结构嵌入特征，并基于节点之间影响权重进行节点的运行负荷预测；根据节点的预测结果，综合邻接节点的预测输出，进行预测值的协同修正，同时，根据邻接节点的预测输出以及实际测量值之间的误差，动态调整节点之间的影响权重，基于调整后的影响权重进行微电网负荷预测。
本发明授权基于深度学习的微电网负荷预测优化算法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的微电网负荷预测优化算法，其特征在于：包括以下步骤， 利用传感器收集微电网实时运行数据，并基于收集的实时运行数据，将微电网划分为不同种类的节点类型，并基于所有节点之间的连接关系构建微电网拓扑结构图； 通过深度学习算法分析节点之间的影响权重，以及利用历史负荷预测节点的运行负荷，具体为： 根据输入的历史负荷数据集以及微电网拓扑结构图，对每个节点构建节点负荷序列特征和结构嵌入特征，并基于节点之间影响权重进行节点的运行负荷预测； 根据微电网拓扑结构中节点之间的影响权重，以及针对节点的负荷预测结果，对微电网全局负荷进行协同优化以及预测，具体为： 根据节点的预测结果，综合邻接节点的预测输出，进行预测值的协同修正，同时，根据邻接节点的预测输出以及实际测量值之间的误差，动态调整节点之间的影响权重，基于调整后的影响权重进行微电网负荷预测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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