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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于物理-语义双通路调制的电力消耗动态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：CN121303468B 。

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：202511851328.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于物理-语义双通路调制的电力消耗动态预测方法是由吕增威;胡彪;向念文;魏振春;杨煜;王超群;王书来;陈志伟设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理-语义双通路调制的电力消耗动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能和电网管理技术领域，尤其是一种基于物理‑语义双通路调制的电力消耗动态预测方法。本发明训练电力消耗预测模型，基于电力负荷时序数据预测电力消耗；电力消耗预测模型包括：物理感知通路、语义感知通路、融合模块和液态核心计算架构。本发明中物理感知通路赋予模型对负荷突变等瞬态模式的快速响应能力，而语义感知通路则确保了对长期周期性规律的深度挖掘，二者通过门控融合实现自适应协同，从而全面提升了对复杂非平稳电力负荷序列的建模与预测精度。

本发明授权基于物理-语义双通路调制的电力消耗动态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理-语义双通路调制的电力消耗动态预测方法，其特征在于，首先训练电力消耗预测模型，基于电力负荷时序数据预测电力消耗； 电力消耗预测模型包括：物理感知通路、语义感知通路、融合模块和液态核心计算架构；物理感知通路基于小波变换提取输入序列的时频特征，生成物理调制信号；语义感知通路基于注意力机制对信号进行处理，生成语义调制信号；物理调制信号和语义调制信号经融合模块融合后，再通过液态核心计算架构处理，得到电力消耗预测结果； 然后令电力消耗预测模型遍历t={t0,t0+1,……,t0+C}，基于{xt-w+1,xt-w+2,…,xt}预测xt+1，得到电力消耗预测序列{xt0+1,xt0+2,…,xt0+C}；其中，t0为当前时间步，C为设置的预测总步数；w为窗口宽度；xt-+1、xt-w+2、xt、xt+1、xt0+1、xt0+2和xt0+C分别表示时间步t-w+1、t-w+2、t、t+1、t0+1、t0+2和t0+C上的电力消耗； 语义感知通路包括顺序连接的上下文编码器、多头注意力模块和语义动态参数生成器； 上下文编码器对信号xt进行编码，获取其隐藏状态表示ht； 多头注意力模块：基于缩放点积注意力机制对隐藏状态表示ht进行处理，获得评估上下文重要性的注意力头输出融合，并将转化为上下文感知表示； 其中，和分别表示第1和h个注意力头的输出，h为注意力头数量，为输出投影矩阵；表示拼接； 语义动态参数生成器将通过非线性变换映射为语义调制信号； 液态核心计算单元的处理过程公式表示如下： 其中，为时间步t上的电力消耗，为时间步t+1上的电力消耗预测值，为步长；为融合模块输出的加权融合结果，tanh为双曲正切函数；为非线性激活函数；和分别为系统时间常数和偏置项；和为可学习的静态参数；和为调制增益超参数；xt为采用常微分方程计算的隐藏状态向量。

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