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龙图腾网获悉杭州和达能源有限公司;浙江大学申请的专利一种基于交叉注意力机制的多模态信息融合负荷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：CN121234312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511796517.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于交叉注意力机制的多模态信息融合负荷预测方法是由胡海方;陈天乐;周阳;俞龙强;金杭良;赵海军;黄文君;邹铭轩设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交叉注意力机制的多模态信息融合负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交叉注意力机制的多模态信息融合负荷预测方法，适用于综合能源站能效优化场景。该方法首先采集并预处理气象文本、卫星云图及温湿度等多源时序数据，分别通过文本、图像及时序编码器提取高维语义表示；其次，设置模态显著性预门控机制，自适应调节各模态特征的重要性；再通过引入时滞补偿交叉注意力模块实现多模态间的时间对齐与语义关联；最后通过多模态融合网络实现气象、空间及时间信息的统一表征，输出冷却负荷预测结果。本发明能够在复杂气象条件下准确刻画综合能源站冷负荷的动态变化规律，显著提升预测精度与稳定性，为综合能源站的冷机启停、储能调度及需求响应优化提供技术支撑。

本发明授权一种基于交叉注意力机制的多模态信息融合负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉注意力机制的多模态信息融合负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集综合能源站所在地或经纬度的文本数据、时序数值数据和符号图像数据；并对采集数据进行预处理； S2：构建包含交叉注意力机制的多模态融合预测网络，包括单模态特征嵌入编码，并根据气象驱动特征自适应调节各模态的显著性权重，然后分别计算文本至图像、图像至时序和文本至时序的交叉注意力进行信息融合，将三种信息拼接后构成融合输入张量，输入多模态融合Transformer层进行统一表征，输出融合向量并通过简单线性层以输出空调负荷预测结果； 所述根据气象驱动特征自适应调节各模态的显著性权重具体包括：使用三个并行的门控单元，分别对应文本、图像和时序模态；每个门控单元的输入包括：由多源气象与负荷计量构成的共享气象状态向量，用于提供全局气象驱动信号；由各模态编码器输出的特征序列经过全局平均池化得到的模态特征汇聚向量，用于表征该模态在当前时刻的活跃程度；通过拼接两类输入并经由门控网络计算动态显著性权重，从而得到三种显著性调制特征； 所述分别计算文本至图像、图像至时序和文本至时序的交叉注意力进行信息融合具体包括： 以调制后的图像嵌入作为查询，以调制后的文本嵌入为键和值，使模型在视觉特征中聚焦于与天气语义高度相关的空间区域； 以调制后的时序嵌入为查询，以调制后的图像嵌入为键和值，为每个时间步的数值特征引入空间天气信息； 以调制后的时序嵌入为查询，以调制后的文本嵌入为键和值，利用气象语义增强数值时序特征；将来自不同交叉注意力路径的特征拼接构成融合输入张量； S3、对多模态融合预测网络进行端到端训练，将训练完成后的多模态融合预测模型部署于综合能源站负荷预测平台中，根据多模态数据进行负荷预测。

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