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龍圖騰網獲悉天津大學申請的專利用電信息預測模型的訓練方法、裝置及用電信息預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120409854B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510920172.9，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權用電信息預測模型的訓練方法、裝置及用電信息預測方法是由喻梅;彭德華;趙滿坤;于瑞國;許林英;郭九江設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本用電信息預測模型的訓練方法、裝置及用電信息預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種用電信息預測模型的訓練方法、裝置及用電信息預測方法，涉及人工智能、深度學習等互聯網技術領域，包括：將由表征用電地區的頭實體對象、表征用電單位價值屬性的關系對象、表征用電總價值屬性的尾實體對象和表征時間戳信息的時間對象構成的樣本四元組輸入第一神經網絡，得到樣本四元組的樣本嵌入矩陣表示；將樣本嵌入矩陣表示輸入第二神經網絡，得到用電地區、用電單位價值屬性和用電總價值屬性各自的敏感性特征變化率；將敏感性特征變化率輸入第三神經網絡，計算預測信息相對于其他真實信息的匹配度評估值預測結果；根據樣本嵌入矩陣表示、匹配度評估值真實標簽和匹配度評估值預測結果，計算訓練損失，對模型參數進行調整。

本發明授權用電信息預測模型的訓練方法、裝置及用電信息預測方法在權利要求書中公布了：1.一種用電信息預測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 將由表征用電地區的頭實體對象、表征用電單位價值屬性的關系對象、表征用電總價值屬性的尾實體對象和表征時間戳信息的時間對象構成的樣本四元組輸入用電信息預測模型的第一神經網絡，得到所述樣本四元組的樣本嵌入矩陣表示； 將所述樣本嵌入矩陣表示輸入所述用電信息預測模型的第二神經網絡，得到所述樣本四元組所表征的用電地區、用電單位價值屬性和用電總價值屬性各自相對于所述時間對象所表征的目標時刻的敏感性特征變化率； 將所述敏感性特征變化率輸入所述用電信息預測模型的第三神經網絡，計算針對所述樣本四元組中目標實體對象確定的預測信息相對于所述樣本四元組中其他對象所表征的真實信息的匹配度評估值預測結果，所述目標實體對象表征所述頭實體對象或所述尾實體對象，所述其他對象表征所述樣本四元組中除所述目標實體對象之外的對象，所述樣本四元組具有匹配度評估值真實標簽； 根據所述樣本嵌入矩陣表示、所述匹配度評估值真實標簽和所述匹配度評估值預測結果，計算訓練損失； 利用所述訓練損失對所述第一神經網絡、所述第二神經網絡和所述第三神經網絡各自的模型參數進行調整，得到經訓練的用電信息預測模型。

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