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龙图腾网获悉山东浪潮智慧能源科技有限公司申请的专利结合流向预测的能耗分级监测方法、系统、设备及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：CN121328865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511902581.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权结合流向预测的能耗分级监测方法、系统、设备及介质是由王洁;谢兴昶;李浩;曹扬萃;王震;李志高设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合流向预测的能耗分级监测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体提供一种结合流向预测的能耗分级监测方法、系统、设备及介质，包括：采集并标准化处理能源系统的多源数据，形成包含流向数据与等级数据的标准化数据集。接着，从数据集中挖掘基础特征与流向‑等级间的关联特征，构成特征集合。然后将此特征集合输入经训练的双目标预测模型，同步输出未来时段的能源流量预测值及能耗等级预测结果。最后，根据预测结果，在预测到目标区域未来达到特定能耗等级的概率超过预设阈值时，自动执行监测策略的动态调整。本发明实现了预测与监测的智能联动，有效提升了预警时效性与响应精准度。

本发明授权结合流向预测的能耗分级监测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种结合流向预测的能耗分级监测方法，其特征在于，包括： 采集能源系统的多源数据，并对所采集的数据进行标准化处理，以形成标准化数据集；所述多源数据至少包括反映能源动态的流向数据与反映能耗状态的等级数据； 从所述标准化数据集挖掘特征集合，所述特征集合包括从所述流向数据与所述等级数据中提取的基础特征，和流向数据与等级数据间的关联特征； 将所述特征集合输入至经训练的双目标预测模型，得到针对未来目标时段的能源流量预测值及能耗等级预测结果； 根据所述能耗等级预测结果，当预测到目标区域在未来时段达到特定能耗等级的概率超过预设阈值时，自动执行监测策略的动态调整； 所述双目标预测模型为经训练以同时输出流量预测值与等级预测结果的机器学习模型，其包括： 多模态输入层：其包括并行的时序特征提取塔、静态属性编码塔与动态交叉特征处理塔，用于分别对输入的实时时序数据、静态属性数据及动态交叉特征进行结构化嵌入与表征，并将各塔输出的特征向量进行拼接融合，形成融合特征向量； 物理感知的核心网络层：其基于预定义的反映区域间能源传输关系的拓扑图，构建时空图神经网络；所述时空图神经网络用于对所述融合特征向量进行运算，通过图注意力机制聚合邻居节点信息以建模空间依赖，并通过时序神经网络模块建模各节点自身的时间依赖，其中所述图注意力机制的初始权重由区域敏感系数或线路损耗参数初始化； 可微分模糊输出层：其包括一个回归分支与一个分类分支；所述分类分支包含一个参数化的模糊分级器，所述模糊分级器配置为：以所述回归分支的预测输出或所述核心网络层的中间输出为输入，基于预设的能耗等级阈值参数，通过可微分的模糊隶属度函数计算得到预测流量属于各能耗等级的隶属度概率，作为所述能耗等级预测结果；其中，所述阈值参数在模型训练过程中可被微调。

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