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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种多充电站协同负荷预测方法及装置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：CN115080795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210687630.5，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种多充电站协同负荷预测方法及装置是由周翊民;罗清松设计研发完成，并于2022-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多充电站协同负荷预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电力负荷预测领域，具体涉及一种多充电站协同负荷预测方法及装置。该方法及装置首先挖掘多充电站的负荷时空信息中的间隐式关联并将多充电站的负荷时空信息生成多充电站图式结构，将离散的负荷序列数据转化为图数据，进行多充电站的协同负荷预测，解决了传统负荷预测模型只能预测单个充电站负荷变化的缺点。其次提取多充电站的负荷时空信息及多充电站图式结构中的时空特征，使用提取出的时空特征对多充电站图式结构进行迭代图结构学习，从而提取更准确全面的时空特征。最后构建联合损失函数，对多充电站图式结构构建及时空特征提取进程进行联合训练，完成端到端的负荷预测，提高模型训练及预测效率。

本发明授权一种多充电站协同负荷预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多充电站协同负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：挖掘多充电站的负荷时空信息中的隐式关联并生成多充电站显式图式结构；基于多充电站图式结构提取多充电站的负荷时空信息中的时空特征，使用提取出的时空特征对多充电站图式结构进行迭代图结构学习；构建联合损失函数，对多充电站图式结构构建及时空特征提取进程进行联合训练；所述方法还包括：使用联合训练后的多充电站图式结构构建及时空特征提取进程对多充电站的负荷时空信息进行多充电站协同负荷预测；所述方法具体包括：将三组数据分别输入到图结构学习模块中，该图结构学习模块通过相似度度量函数，基于各个充电站的负荷历史变化数据计算充电站间的相似度，生成以充电站为节点、以相似度为边的多充电站图式结构，并将该图结构信息输入到三组时空特征提取模块中；将三组数据及学习到的图结构信息输入到三组时空特征提取模块中，该时空特征提取模块利用图卷积神经网络和膨胀卷积网络分别提取时空特征，然后将学习到的特征输入给图结构学习模块，进行迭代图结构学习，并将三组时空特征进行特征融合，输入到全连接层预测最终结果；对图结构学习模块设计损失函数控制学习得到的图结构的稀疏度、连通度，对时空特征提取模块设计损失函数降低预测结果与标签数据的差异，将两部分损失函数进行加权求和构建联合损失函数，实现对图结构学习模块及时空特征提取模块的联合训练。

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