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龙图腾网获悉深圳市大数据研究院申请的专利基于对抗时空网络的新能源功率鲁棒预测方法、装置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：CN119918760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510423292.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于对抗时空网络的新能源功率鲁棒预测方法、装置是由张亮;彭芮琪;吴江华;王阿康设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗时空网络的新能源功率鲁棒预测方法、装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于对抗时空网络的新能源功率鲁棒预测方法、装置，属于人工智能技术领域。该方法包括：根据节点入度特征和节点出度特征构建邻接矩阵，通过预设模型基于邻接矩阵和每个新能源出力节点在历史时段的历史出力特征，预测每个新能源出力节点在目标时段的预测出力功率，根据每个预测出力功率、对应的参考出力功率和预设的目标对抗噪声确定目标损失，根据目标损失调整预设模型得到对抗时空网络，根据目标损失分别调整节点入度特征和节点出度特征，以获取可自适应学习的邻接矩阵，从而更准确地捕捉节点之间的动态空间关联关系，使得对抗时空网络基于自适应的邻接矩阵进行出力功率预测，提高了出力功率预测的准确性。

本发明授权基于对抗时空网络的新能源功率鲁棒预测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗时空网络的新能源功率鲁棒预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力系统的初始入度特征和初始出度特征；所述电力系统包括多个新能源出力节点； 根据所述初始入度特征和所述初始出度特征构建邻接矩阵；所述邻接矩阵为表示任意两个新能源出力节点之间的特征关联度的矩阵; 获取所述电力系统中每个新能源出力节点在历史时段的历史出力特征； 通过预设模型基于所述邻接矩阵和每个新能源出力节点的历史出力特征提取得到时空特征，并基于所述时空特征预测每个新能源出力节点在目标时段的预测出力功率； 获取每个新能源出力节点在所述目标时段的参考出力功率； 根据每个新能源出力节点的预测出力功率、对应的所述参考出力功率和预设的目标对抗噪声进行损失计算，得到目标损失； 根据所述目标损失调整所述预设模型的模型参数，得到对抗时空网络； 其中，所述对抗时空网络用于基于所述电力系统的每个新能源出力节点在目标历史时段的目标节点出力特征以及目标邻接矩阵，预测每个新能源出力节点在未来时段的目标出力功率，其中，所述目标邻接矩阵由目标入度特征和目标出度特征构建得到，所述目标入度特征基于所述目标损失对所述初始入度特征进行调整得到，所述目标出度特征基于所述目标损失对所述初始出度特征进行调整得到。

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