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龙图腾网获悉苏州苏能集团有限公司申请的专利变电站网络流量预测方法、带宽分配方法及系统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：CN121333962B 。

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：202511870236.5，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权变电站网络流量预测方法、带宽分配方法及系统是由严冬;李伟设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本变电站网络流量预测方法、带宽分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电站网络流量预测方法、带宽分配方法及系统，变电站网络流量预测方法包括获取包括网络拓扑数据，以及多组具有对应关系的真实数据样本、扰动数据样本和目标预测标签的学习样本集，并输入教师基础模型训练，干净教师头基于真实数据样本输出各节点预测值，噪声教师头基于扰动数据样本输出各节点预测值，约束干净教师头的输出向目标预测标签对齐，且利用一致性损失约束噪声教师头的输出向干净教师头的输出对齐；利用训练完成的教师模型和学习样本集对学生基础模型进行训练，将变电站网络的流量数据输入学生模型以得到变电站网络中各节点的流量预测结果。本发明提供的预测方法、分配方法及系统抗干扰性强、鲁棒性好且精度高。

本发明授权变电站网络流量预测方法、带宽分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多端蒸馏与对抗训练的变电站网络流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 确定变电站网络的图结构数据，并且获取变电站网络的流量数据，将所述图结构数据和流量数据输入预先训练好的学生模型以得到变电站网络中各节点的流量预测结果； 其中，所述学生模型通过以下方式训练得到： 预先构建教师基础模型和学生基础模型，所述教师基础模型包括干净教师头和噪声教师头； 获取学习样本集，所述学习样本集包括网络拓扑数据和多组具有对应关系的真实数据样本、扰动数据样本和目标预测标签； 将所述学习样本集输入所述教师基础模型进行训练，所述干净教师头基于真实数据样本输出网络各节点的流量预测值，所述噪声教师头基于扰动数据样本输出网络各节点的流量预测值，在约束所述干净教师头的输出向所述目标预测标签对齐的基础上，利用一致性损失约束所述噪声教师头的输出向所述干净教师头的输出对齐，以得到训练完成的教师模型； 基于KL散度损失函数，利用训练完成的教师模型和所述学习样本集对所述学生基础模型进行训练以得到所述学生模型。

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