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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于大数据的六氟化硫物料管控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：CN113901026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111147697.1，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权一种基于大数据的六氟化硫物料管控方法及系统是由孟夏卿;李宁;钱程晨;吴琼;江飞设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的六氟化硫物料管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大数据的六氟化硫物料管控方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤S1、基于六氟化硫气体全周期数据，利用分布式动态状态感知模型进行数据分析，建立包括全链条多维信息的六氟化硫气体全寿命周期的信息管控大数据库；步骤S2、基于信息管控大数据库，建立六氟化硫气体物料核算模型；步骤S3、基于信息管控大数据库，采用神经网络算法，建立六氟化硫气体量预测模型，对六氟化硫需求量进行预测，并在六氟化硫数字孪生模型上进行验证；步骤S4、基于区块链技术，建立六氟化硫气体综合分析和数字化可视系统，对六氟化硫气体的源、流、汇流转全过程进行物料管控。与现有技术相比，本发明实现了对六氟化硫气体的源、流、汇流转全过程物料管控。

本发明授权一种基于大数据的六氟化硫物料管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的六氟化硫物料管控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、基于六氟化硫气体全周期数据，利用分布式动态状态感知模型进行数据分析，建立包括全链条多维信息的六氟化硫气体全寿命周期的信息管控大数据库； 步骤S2、基于信息管控大数据库，建立六氟化硫气体物料核算模型； 步骤S3、基于信息管控大数据库，采用神经网络算法，建立六氟化硫气体量预测模型，对六氟化硫需求量进行预测，并在六氟化硫数字孪生模型上进行验证； 步骤S4、基于区块链技术，建立六氟化硫气体综合分析和数字化可视系统，对六氟化硫气体的源、流、汇流转全过程进行物料管控； 所述步骤S1包括以下步骤： 步骤S11、基于六氟化硫存储容器、电力设备实物ID、六氟化硫气体辅助工器具的编码通用规则，以及六氟化硫气体身份识别技术，确定六氟化硫气体压力容器识别标签，形成多码合一的六氟化硫分布式动态状态感知模型； 步骤S12、采集不同电压等级的充气电力设备实物ID、回收装置、六氟化硫存储容器及六氟化硫多级库存信息，建立设备与气体库存管控机制，将充气设备和六氟化硫气体存量数据进行融合； 步骤S13、基于多码合一的六氟化硫分布式动态状态感知模型，对六氟化硫气体流转过程、终端自动识别跟踪，并自动记录和上传数据； 步骤S14、基于不同管控模式下六氟化硫回收再利用场景，设计相对应的数据库表，从而形成六氟化硫气体全寿命周期的信息管控大数据库； 所述步骤S2具体为：采用机器学习方法对利用传感器技术采集的海量全链条多维信息进行数据挖掘，结合六氟化硫气体的状态感知模型，进行数据分析，建立六氟化硫气体物料平衡核算模型，为六氟化硫排放基准线、边界界定、边际减排成本或障碍分析提供数据支撑； 所述步骤S3具体为：基于六氟化硫气体全寿命周期的信息管控大数据库以及数字孪生技术，采用经验模态分解和长短期记忆神经网络算法，建立六氟化硫气体预测模型，对六氟化硫需求量进行预测。

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