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龙图腾网获悉广东森旭通用设备科技有限公司申请的专利一种基于高精度三维模型的电力基建过程预警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：CN119919024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510397323.7，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种基于高精度三维模型的电力基建过程预警方法及系统是由王非;张敬春;石秋敏;冯焕霞;罗章乐设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高精度三维模型的电力基建过程预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高精度三维模型的电力基建过程预警方法及系统，涉及电力基建技术领域，包括，采集电力基建施工现场的多源数据，构建包含设备空间坐标、施工时序标签及环境参数的高精度三维模型；将时空图输入时空图卷积网络，输出三维空间与施工时序维度的风险传播概率矩阵，识别高风险节点及关联施工阶段；在高精度三维模型中动态标注根因坐标及风险扩散范围，生成含可视化路径、根因报告与处置优先级的预警指令，经边缘节点实时推送至终端。本发明基于分层时空注意力‑物理约束图卷积网络，动态分配节点间跨阶段关联权重，结合物理连接强度优化卷积核参数，显著提升了高风险节点识别的时空关联性。

本发明授权一种基于高精度三维模型的电力基建过程预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高精度三维模型的电力基建过程预警方法，其特征在于：包括， 采集电力基建施工现场的多源数据，构建包含设备空间坐标、施工时序标签及环境参数的高精度三维模型； 按网格拓扑映射为时空图，节点属性编码施工时间戳及设备状态时序变化，边权重关联相邻节点施工衔接关系与物理连接强度； 将时空图输入时空图卷积网络，输出三维空间与施工时序维度的风险传播概率矩阵，识别高风险节点及关联施工阶段； 构建因果贝叶斯网络，通过反事实模拟计算设备异常消除后的风险演化差异，定位根因设备和工序； 在高精度三维模型中动态标注根因坐标及风险扩散范围，生成含可视化路径、根因报告与处置优先级的预警指令，经边缘节点实时推送至终端； 所述多源数据包括设备空间坐标数据、施工时序标签数据、环境参数数据、设备状态时序数据和施工衔接关系数据； 所述构建包含设备空间坐标、施工时序标签及环境参数的高精度三维模型，具体步骤如下， 对采集到的设备空间坐标、施工时序标签和环境参数数据，进行时空对齐与清洗，输出标准化时空数据集； 从标准化时空数据集中提取设备空间坐标，结合LiDAR采集的点云数据，进行去噪与配准，生成清洗后的点云数据； 将清洗后的点云数据转换为三维网格模型，优化面片数量并映射设备空间坐标，生成高精度基础模型； 将施工时序标签与环境参数绑定到设备空间节点，形成带有时序与环境属性的高精度三维模型； 所述按网格拓扑映射为时空图，节点属性编码施工时间戳及设备状态时序变化，边权重关联相邻节点施工衔接关系与物理连接强度，具体步骤如下， 将高精度三维模型按固定分辨率划分为网格单元，每个网格单元作为时空图的一个节点； 从标准化时空数据集中提取施工时间戳及设备状态时序数据，绑定到对应网格节点，形成节点属性； 根据设备空间坐标与施工衔接关系数据，确定相邻网格节点的连接关系，计算物理连接强度作为边权重； 将节点属性与边权重整合，生成时空图，并使用图优化算法优化图结构； 所述将时空图输入时空图卷积网络，输出三维空间与施工时序维度的风险传播概率矩阵，识别高风险节点及关联施工阶段，具体步骤如下， 基于时空图的节点属性和边权重，构建分层时空注意力-物理约束图卷积网络，集成因果时空注意力单元、物理约束卷积核及反事实推理层作为网络架构； 基于网络架构中的因果时空注意力单元，结合施工时序标签划分时序依赖关系，利用节点时间戳差值及物理连接强度，调整空间注意力分布； 通过Softmax函数动态分配跨阶段节点关联权重，强化同一工序内高风险节点的时空关联性，输出动态计算的注意力权重； 将边权重中的物理参数与节点设备状态拼接，输入多层感知机生成物理感知卷积核，并随环境参数动态调整核权重； 融合注意力权重与物理约束卷积核，对节点特征进行多头部图卷积，分别捕捉局部物理连接、全局工序依赖、短期状态波动及长期环境趋势，输出时空隐藏特征； 对每个节点设备状态进行反事实干预，重新计算图卷积输出，通过对比实际与反事实特征的欧氏距离，生成风险差异矩阵； 将时空隐藏特征与风险差异矩阵加权融合，经Sigmoid函数映射为三维空间-时序维度的风险传播概率矩阵，标注每个网格节点在各施工阶段的风险值； 按施工阶段计算风险概率动态阈值，设定预警阈值，筛选超预警阈值节点为高风险目标，并回溯其风险峰值对应的施工阶段，输出高风险节点及关联施工阶段。

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