买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江科技大学申请的专利基于图学习的异常电力交易行为识别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：CN120561704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511062610.9，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于图学习的异常电力交易行为识别方法是由刘怀宇;梁博淼设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图学习的异常电力交易行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图学习的异常电力交易行为识别方法，包括下述步骤；数据生成：生成日负荷曲线，模拟对应的正常与异常交易行为；数据处理：识别对应包含当日日负荷曲线在内的数据，将平均电价作为单位基准电价，将其余交易电价标幺化，并将需要检测的数据转换为相应的图结构；图特征提取：采用图注意力网络层，通过多头注意力机制自适应学习节点间依赖关系，动态捕捉异常交易中的节点特征；图分类：通过全局平均池化和全连接层，输出异常检测结果。本发明通过构建图注意力网络GAT模型，实现对复杂交易网络中异常模式的动态捕捉，有效提升异常识别的准确率和泛化能力，为电力市场监管提供可追溯、可解释的决策依据。

本发明授权基于图学习的异常电力交易行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图学习的异常电力交易行为识别方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤； 1数据获取：采用日负荷曲线，模拟对应的正常与异常交易行为； 2数据处理：识别对应包含当日日负荷曲线在内的数据，将平均电价作为单位电价，将其余交易电价以单位电价为基准值标幺化，并将需要检测的数据转换为相应的图结构； 3图特征提取：采用图注意力网络层，通过多头注意力机制自适应学习节点间依赖关系，动态捕捉异常交易中的节点特征； 4图分类：通过全局平均池化和全连接层，将图中的异常边信息转化为识别结果，输出异常检测结果； 图结构的构建中，生成包括节点属性和边特征的图数据集，所述节点包括售电企业节点和购电企业节点，所述售电企业节点包括售电企业售电的发电类型编码、发电量和电价，购电企业节点为交易连接点；所述边特征包括交易电量和交易价格；图结构为无向图； 对于图结构中的每个节点，提取特征向量，其中售电企业节点的特征向量包括发电量、电价以及售电企业售电的发电类型编码，售电企业售电的发电类型编码包括风电、水电、火电、太阳能；购电企业节点初始化为零向量，依赖图神经网络从邻接信息中学习特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江科技大学，其通讯地址为：310023 浙江省杭州市西湖区留和路318号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。