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龙图腾网获悉国网山西省电力公司经济技术研究院申请的专利一种多源感知的电力负荷分配平台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：CN119886759B 。

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：202510367042.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种多源感知的电力负荷分配平台是由申泽渊;宋志斌;胡恩德;王尧;赵海波;李强;张知;张翔宇;李琦;邢亚虹;许振波;张嘉设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源感知的电力负荷分配平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源感知的电力负荷分配平台，涉及电力分配技术领域，包括：正向标准化处理模块，用于确定电力感知数据；条件初始化模块，用于确定目标不确定条件；模型训练模块，用于监督训练负荷分配模型；电力负荷分配管理模块，用于对局域电网进行电力负荷分配管理。本发明解决电力负荷分配过程中由于未考虑电力设备与负荷端的不确定性因素，导致负荷分配优化效果差、资源利用不均衡的技术问题，达到通过多源感知数据的实时电力负荷分配优化，以自适应不同负荷变化和电力需求，提高电力负荷分配效率、减少电力线损并提升局域电网的运行稳定性的技术效果。

本发明授权一种多源感知的电力负荷分配平台在权利要求书中公布了：1.一种多源感知的电力负荷分配平台，其特征在于，所述平台包括： 正向标准化处理模块，用于连接多源数据接口，确定电力感知数据，其中，所述电力感知数据包括调用源荷相关的多源数据并进行下采样融合确定的第一电力采样数据，与通过对电力指标进行正向标准化处理确定的第二电力指标数据； 条件初始化模块，用于引入源-荷不确定性条件，遍历局域电网拓扑，基于电力设备端的产能特异性，与基于负荷端的用能特异性，进行条件初始化，确定目标不确定条件； 模型训练模块，用于结合局域电网拓扑与所述目标不确定条件，监督训练负荷分配模型，其中，所述局域电网拓扑标识有电力线损，以轻量化处理与基于膨胀与因果的栅格化处理进行负荷分配的优化训练； 电力负荷分配管理模块，用于将所述电力感知数据传输至所述负荷分配模型，决策确定电力负荷分配策略，对局域电网进行电力负荷分配管理; 其中，所述电力负荷分配管理模块，用于： 以多能互济为第一负荷分配条件，其中，以多能配电优先级进行约束； 以多微网互济为第二负荷分配条件，其中，以本地配电优先级进行约束； 基于所述第一负荷分配条件与所述第二负荷分配条件，辅助进行电力负荷分配决策； 其中，所述模型训练模块，用于： 调用负荷分配样本，以所述局域电网拓扑监督训练分配大模型，所述负荷分配样本包含电力样本数据-不确定条件样本-电力分配样本； 基于预设损失度，对所述分配大模型进行轻量化处理，划分膨胀栅格与因果栅格，监督训练所述负荷分配模型； 其中，所述模型训练模块，用于： 基于所述预设损失度，确定轻量化传递概率，其中，所述轻量化传递概率为所述分配大模型的要素逻辑传递概率； 基于时间序列与空间分布下的预设尺度特征，划分膨胀栅格，其中，各栅格因果内具有同膨胀标准； 基于电力因果关系，划分因果栅格，其中，各因果栅格内具有同电力因果关系； 结合所述轻量化传递概率、所述膨胀栅格与所述因果栅格，对所述分配大模型进行监督轻量化监督训练，确定所述负荷分配模型； 其中，所述模型训练模块，用于： 获取第一负荷分配样本，传输至所述分配大模型，确定第一软样本，所述第一软样本包含分配逻辑链； 遍历所述分配逻辑链，进行基于膨胀栅格与因果栅格的链路节点识别与栅格标记，确定第一标记软样本； 以所述轻量化传递概率为基准，结合所述第一负荷分配样本与所述第一软样本进行一次轻量化训练。

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