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龙图腾网获悉华能江苏综合能源服务有限公司申请的专利一种电力风险预测模型确定方法、装置、设备及存储介质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：CN120931313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511416506.5，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种电力风险预测模型确定方法、装置、设备及存储介质是由朱静;曹克楠;李锋;姜红军;张扬;何勇;孙帧昱;常一帆;高司旸;张艳飞;李钊;赵泉;王赫;严朦;唐峰来;徐飞;叶季蕾;宋健设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力风险预测模型确定方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电力风险预测模型确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括根据目标电力市场区域的多源时空数据和地形序列数据，确定目标电力市场区域的辐射监测模型；基于多重尺度变分同化算法，根据多源时空数据，对辐射监测模型的状态变量和模型参数进行调整，得到辐射时空数据集；基于改进长短期记忆网络算法，根据多源时空数据，确定目标电力市场区域的初始电力风险预测模型；基于初始电力风险预测模型，根据辐射时空数据集，确定目标电力市场区域的初始电力风险预测结果；根据辐射时空数据集和初始电力风险预测结果，对初始电力风险预测模型进行优化，得到目标电力风险预测模型。上述技术方案，有助于提高模型对电力风险预测的准确性。

本发明授权一种电力风险预测模型确定方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力风险预测模型确定方法，其特征在于，包括： 根据目标电力市场区域的多源时空数据和地形序列数据，确定所述目标电力市场区域的辐射监测模型；其中，所述多源时空数据包括地面辐射监测数据、卫星遥感时空序列数据和市场电力配置数据； 基于多重尺度变分同化算法，根据所述多源时空数据，对所述辐射监测模型的状态变量和模型参数进行调整，得到辐射时空数据集； 基于改进长短期记忆网络算法，根据所述多源时空数据，确定所述目标电力市场区域的初始电力风险预测模型； 基于所述初始电力风险预测模型，根据所述辐射时空数据集，确定所述目标电力市场区域的初始电力风险预测结果；其中，所述初始电力风险预测结果至少包括风险预测误差序列； 根据所述初始电力风险预测结果，确定所述目标电力市场区域的区域平均风险覆盖率，并在所述区域平均风险覆盖率满足特征提取条件的情况下，对所述辐射时空数据集进行特征提取，得到静态时空特征序列和动态多尺度特征序列； 将所述静态时空特征序列和所述风险预测误差序列导入多尺度融合组件，得到静态修正分量； 将所述动态多尺度特征序列输入至图神经网络，得到动态修正分量； 对所述静态修正分量和所述动态修正分量加权求和，得到初始电力风险预测结果的目标修正分量； 根据所述目标修正分量和所述初始电力风险预测结果，对所述初始电力风险预测模型进行优化，得到目标电力风险预测模型。

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