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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种多尺度特征提取与关联分析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：CN120336828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510820128.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种多尺度特征提取与关联分析方法是由邢晓双;翁志勇;周斌;高伟;成晓璐;赵海童;苏超;仝灿;黄龙吉设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度特征提取与关联分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度特征提取与关联分析方法，构建具有多个层级关联图的空间多尺度关联图系统，每个关联图对应特定空间尺度，且不同层级关联图之间存在层级汇聚关系；对最底层关联图的每个节点，提取其时序指标数据，并将时序指标数据分解为周期性、趋势性和突发性成分；对非最底层的关联图节点，利用统计汇聚和模式汇聚两种方式提取汇聚特征；基于提取的时序指标数据以及提取的汇聚特征，在每个层级内计算节点对的属性相关性和图结构相关性，并将二者融合得到对应层级的层内相关性指标；根据层内相关性指标定义层级汇聚相关性指标，实现层间相关性传播；引入层级注意力机制，融合不同层级的相关性信息，计算得到空间多尺度相关性。

本发明授权一种多尺度特征提取与关联分析方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度特征提取与关联分析方法，其特征在于：所述方法应用于电力负荷分析场景，包括如下步骤： S1：构建具有四个层级关联图的电力负荷空间的多尺度关联图系统Go、G1、G2、G3，每个关联图对应特定空间尺度，其中：Go：单个电力用户层级；G1：产业园区或社区层级；G2：城市区域层级；G3：城市整体层级，且不同层级关联图之间存在层级汇聚关系， S2：对最底层关联图的每个节点，提取其时序指标数据，并将时序指标数据分解为周期性、趋势性和突发性成分；所述时序指标数据为收集的每个节点一年的15分钟粒度电力负荷数据，通过优化模型将其分解为三维特征，其中：周期性成分反映工作日和休息日的负荷差异，以及生产班次的周期性变化；趋势性成分捕捉产能扩张或季节性变化导致的长期趋势；突发性成分捕捉设备检修和突发故障； S3：对非最底层的关联图节点，利用统计汇聚和模式汇聚两种方式提取汇聚特征； S4：基于S2提取的时序指标数据以及S3提取的汇聚特征，在每个层级内计算节点对的属性相关性和图结构相关性，并将二者融合得到对应层级的层内相关性指标； S5：根据层内相关性指标定义层级汇聚相关性指标，实现层间相关性传播； S6：引入层级注意力机制，融合不同层级的相关性信息，计算得到空间多尺度相关性； S2具体包括： （2.1）对最底层关联图的每个电力用户节点，提取其时序指标数据： ， 其中，表示第j个节点在时间t的指标值，T表示时间序列的长度； （2.2）将时序指标数据分解为三维特征： ， 其中：表示周期性成分，反映指标数据的周期规律，工作日和休息日的负荷差异，以及生产班次的周期性变化；表示趋势性成分，捕捉指标数据长期变化趋势，即捕捉产能扩张或季节性变化导致的长期趋势；表示突发性成分，表征指标数据中的突发事件和异常模式，即捕捉设备检修、突发故障； （2.3）通过以下优化模型实现三维特征分解： ， 其中，为重构损失函数；、、分别为周期性约束、平滑性约束和稀疏性约束，、、为权衡参数。

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