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龙图腾网获悉浙江华云信息科技有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心;浙江大学申请的专利基于电力负荷数据的小区人气指数预测方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：CN116011654B 。

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：202310038913.1，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权基于电力负荷数据的小区人气指数预测方法是由韩蕾;李亦龙;韩鑫泽;林英鹤;俞敏;朱静怡;杨洋;傅诤哲设计研发完成，并于2023-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电力负荷数据的小区人气指数预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于电力负荷数据的小区人气指数预测方法，涉及人气指数预测领域；目前，人气指数预测很难快速、准确地获知；本发明包括步骤：获取电力负荷数据，并对电力负荷进行预处理；将预处理后的电力负荷数据输入核心模型中，得到社区人数指数；将社区人数指数输出，并进行展示。本技术方案利用大规模的电力数据，有效识别区域内的人口活动特征和衡量人口活跃度。人气指数预测快捷，且准确性好，主观影响小，结果客观；电力负荷数据为用电计价的副产物，故基于电力负荷数据进行小区人气指数预测，成本低；获取电力数据，不受环境影响，且可以采用相同的电力数据，更有利于各区域的比对分析。

本发明授权基于电力负荷数据的小区人气指数预测方法在权利要求书中公布了：1.基于电力负荷数据的小区人气指数预测方法，其特征在于包括以下步骤： 1）获取电力负荷数据，并对电力负荷进行预处理； 2）将预处理后的电力负荷数据输入核心模型中，得到社区人数指数； 3）将社区人数指数输出，并进行展示； 在步骤2中，包括人气指数预测步骤： 201）将人气指数高度相关的指标与用户层面的隐表示相结合；其中包含通过对电力负荷分布拟合伽马混合模型从而得到的平均用电能力和通过平均用电能力分析得到的用户平均活跃程度； 202）用户层面的隐表示将通过meanpooling汇总到社区层面并得到社区层面隐表示，这种方法可以使用户隐表示平等的参与到人气指数的预测中； 203）图编码器GAT对每个社区的同一时间戳的隐表示进行汇总和聚合，通过图编码器能够有效帮助模型提取信息； 204）平滑后的社区隐表示将传递给时间序列自回归模型GRU进行进一步处理，从而得到最终的社区人气指数预测； 所述的核心模型包括训练模块、预训练模块、概率预分类模块和人气指数预测模块；人气指数预测在人气指数预测模块中进行；所述的训练模块与预训练模块、概率预分类模块和人气指数预测相连用于得到人气指数预测模块参数，从而得到人气指数预测模型；预训练模块输入一系列时间序列数据，输出用户的隐表示；概率预分类模块输入用户的隐表示，输出精炼后的用户隐表示；人气指数预测模块将用户层面的隐表示在聚合后计算得到具体社区层面的人气指数并输出。

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