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龙图腾网获悉上海旺脉信息科技集团有限公司申请的专利基于AI大模型的电力营销数据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：CN120634628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511127274.1，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于AI大模型的电力营销数据分析方法是由吴超设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型的电力营销数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力营销技术领域，具体涉及基于AI大模型的电力营销数据分析方法，包括：采集电力营销系统中的结构化数据与非结构化数据，经时空对齐与预训练词嵌入模型处理后生成统一编码数据；将统一编码数据输入预训练的电力领域大模型，通过多模态融合、特征解耦与语义锚定提取静态、动态与语义特征；结合电力知识图谱构建实体链接特征对，通过图注意力机制增强融合特征表达；最终输入动态权重门控网络，输出异常用户识别标签、需求响应策略与客户流失预警概率，并在特定条件下执行策略优化。本发明，可广泛应用于电力营销中的风险识别、策略制定与用户行为预测任务中。

本发明授权基于AI大模型的电力营销数据分析方法在权利要求书中公布了：1.基于AI大模型的电力营销数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集电力营销系统的结构化数据与非结构化数据，通过时空对齐模块统一时间戳与空间编码，并采用预训练词嵌入模型生成统一编码数据，所述结构化数据包括用户档案和用电量时序数据，所述非结构化数据包括客服工单文本和设备图像； S2：将所述统一编码数据输入预训练的电力领域大模型，通过特征解耦层分离出静态特征向量、动态特征向量及语义特征向量，输出解耦特征向量，所述预训练的电力领域大模型包括级联的三层结构：多模态融合层、特征解耦层和语义锚定模块，其中； 多模态融合层由跨模态注意力机制构成，接收统一编码数据中的用户档案特征张量、用电量时序向量、客服工单文本向量及设备图像向量，通过特征交叉门控生成多模态特征张量； 特征解耦层包括物理隔离的三个并行分支处理通道，静态特征分支采用两层全连接网络处理用户档案相关输入，动态特征分支采用膨胀率为[1,2,4]的时序卷积网络堆叠处理用电量时序向量，语义特征分支采用BiLSTM-CRF序列标注模型处理客服工单文本向量和设备图像向量中的文本OCR识别结果； 语义锚定模块内置电力领域语义锚点词库，在输出解耦特征向量前对语义特征分支的中间输出执行关键词匹配与标准故障编码绑定操作； S3：将所述解耦特征向量与电力知识图谱进行实体链接，其中知识图谱包括电价政策实体、设备故障树实体，通过图注意力机制生成融合特征向量； S4：将所述融合特征向量输入动态权重门控网络，根据实时电价政策调整特征权重，输出异常用户识别标签、需求响应策略及客户流失预警概率。

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