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龙图腾网获悉四川精智仪表科技有限公司申请的专利一种基于AI的抄表数据管理与资源调度优化方法与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：CN120317639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510793592.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于AI的抄表数据管理与资源调度优化方法与系统是由黄铖;唐颖;黄明康设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的抄表数据管理与资源调度优化方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的抄表数据管理与资源调度优化方法与系统，涉及抄表数据智能管理技术领域。其中，该方法包括：获取计量表计的抄表数据，计量表计具有对应的二维码金属标识片；按地理区域和用户类型对抄表数据进行管理，形成多层级化数据特征体系，用户类型包括居民类型与工业类型；采用AI模型，对多层级化数据特征体系进行趋势建模，以确定未来周期内的能源用量趋势；根据能源用量趋势及网络负载情况，动态调整抄表任务，以动态调度人力资源、数据资源、网络资源与硬件资源；其中，电网拓扑位置编码用于绑定抄表任务与电网物理传导路径的关联关系。本申请实现了从抄表数据采集到资源调度的全链路优化。

本发明授权一种基于AI的抄表数据管理与资源调度优化方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的抄表数据管理与资源调度优化方法，其特征在于，包括： 获取计量表计的抄表数据，所述计量表计具有对应的二维码金属标识片，所述二维码金属标识片上的二维码存储计量表计的标识及电网拓扑位置编码； 构建基于地理区域维度、用户类型维度及时间维度的动态索引体系；其中，地理区域维度按电网拓扑划分网格编码，用户类型维度按标签树层级划分； 基于所述动态索引体系对所述抄表数据进行层级化重组；其中，在地理区域维度上，按网格编码对所述抄表数据进行空间聚类，生成包括实时负荷密度与设备分布密度的区域特征；在用户类型维度上，通过标签树遍历匹配用户特征，生成包括负荷曲线形态与设备配置标识的类型特征； 将重组后的抄表数据与时间维度进行多尺度关联，生成包括基础数据层、维度特征层及跨维度融合层的多层级化数据特征体系，用户类型包括居民类型与工业类型； 将所述基础数据层的特征、所述维度特征层的特征及所述跨维度融合层的特征，映射至因果神经场脉冲网络模型的节点； 其中，地理网格节点的空间场强基于网格编码构建并携带负荷参数，用户类型节点的行为脉冲强度基于标签树的负荷曲线形态及设备配置标识生成，时间节点的周期模式由健康设备衰减率与负荷波动特征调制； 其中，所述因果神经场脉冲网络模型基于历史电网拓扑数据及负荷数据训练得到，优化目标为最小化电网传导路径模拟偏差；其中，所述因果神经场脉冲网络模型的训练过程包括：反向传播调整场强权重时，若某线路的实际负荷扩散速度比模型预测值快20%，则将该线路节点与下游节点的场强耦合系数提高10%； 在所述因果神经场脉冲网络模型中构建电网物理传导路径；其中，地理网格节点间的负荷传导路径根据设备分布密度梯度与输电阻抗参数动态建模，模拟电能沿电网拓扑的扩散过程；用户类型节点间的负荷影响通过标签树的层级关系约束； 将所述因果神经场脉冲网络模型输出的地理网格节点负荷参数、用户类型节点行为脉冲序列及时间节点周期模式，分别映射为地理区域维度、用户类型维度及时间维度的特征张量，形成初始特征立方体； 基于所述电网物理传导路径，设计时空演化算子对所述初始特征立方体进行更新，生成动态特征立方体，其中，地理区域维度的负荷扩散特征矩阵由设备分布密度梯度驱动生成；用户类型维度的行为特征传播矩阵受标签树层级约束；时间维度的时序特征调制向量融合健康设备衰减率参数； 从所述动态特征立方体中提取高负荷密度区域、异常用户群体及设备健康预警时段，生成三维趋势图谱，以确定未来周期内的能源用量趋势； 确定抄表任务的调整要素； 将所述三维趋势图谱以及所述动态索引体系中的区域特征和类型特征，输入至数字孪生引擎，构建数字孪生模型的基础数据层； 将所述三维趋势图谱中地理网格节点的空间场强通过流形学习网络编码为动态相位向量，用户类型节点的行为脉冲强度转换为概率幅值，设备健康预警时段的时间窗作为概率调制操作序列，形成包含空间场强梯度、行为脉冲概率及时序风险等级的时空约束参数； 基于所述电网物理传导路径的拓扑结构，按设备分布密度梯度与输电阻抗参数动态建模节点间负荷传导路径，建立地理网格节点与用户类型节点之间的动态拓扑关联通道，使抄表任务的时空属性与电网物理特性通过因果神经场脉冲网络绑定至数字孪生模型架构；其中，时空属性包括网格位置、用户类型标签以及任务时间窗；电网物理特性包括传导路径阻抗以及负荷扩散方向； 在流形空间中，通过对所述动态特征立方体进行正交分解提取低维流形基底向量，构建抄表任务路径的能量势阱模型，任务节点排列顺序由势阱间引力梯度驱动，所述势阱间引力梯度根据所述设备分布密度梯度动态计算，生成数字孪生模型的包含任务优先级与路径依赖关系的任务调度骨架； 在所述数字孪生模型中部署虚拟化计量表计集群，每个表计节点的仿真行为受所述因果神经场脉冲网络的传导路径调控，通过脉冲传播延迟模拟网络负载对抄表数据完整性的干扰，形成可交互的数字孪生仿真环境； 将仿真生成的孪生数据流反向注入所述三维趋势图谱的地理节点场强计算模块，通过比较虚拟表计脉冲信号与实际电网传导路径的偏差，校准动态拓扑关联通道的相位参数，输出包括网格驻留时间调度矩阵、数据存储分区策略及脉冲时序对齐参数的数字孪生模型；其中，网格驻留时间调度矩阵用于指示根据设备分布密度梯度和任务优先级，抄表人员在不同地理网格的停留时长； 通过运营商网络状态接口获取网络负载情况； 将区域基站负载热力图的信号衰减梯度映射为所述动态相位向量的扰动因子，所述扰动因子根据信号衰减梯度与电网拓扑系数的乘积计算生成； 将通信信道拥堵预警信息映射为所述概率幅值的衰减系数，所述衰减系数与信道丢包率负相关； 在所述流形空间中，将分群抄表周期的地理边界编码为能量势阱的空间位置限制，差异化采集维度的标签树层级转换为基底向量的正交性约束； 当信号衰减梯度超过所述设备健康预警时段的负载阈值时，触发相邻网格的动态相位同步，将高负载任务迁移至低谷时段；根据所述衰减系数剥离工业用户非关键设备的采集维度，以动态调度人力资源、数据资源、网络资源与硬件资源；其中，所述计量表计的标识用于生成数据重传令牌，所述电网拓扑位置编码用于绑定抄表任务与电网物理传导路径的关联关系； 其中，所述动态调度人力资源、数据资源、网络资源与硬件资源，包括： 将所述网格驻留时间调度矩阵输入至技能匹配引擎，基于所述二维码金属标识片对应的电网拓扑位置编码，计算抄表人员技能向量与地理场强梯度的匹配度，生成动态排班序列； 根据所述脉冲时序对齐参数，在低负载时段激活非紧急任务的概率幅值分支，将对应数据存储分区标记为延迟写入模式；基于概率幅值分布对存储分区数据进行动态压缩与解压缩，对所述类型特征中的非关键用户时间窗数据进行压缩存储； 当检测到工业用户高频需求触发谐波能量分布特征超过某阈值时，基于所述扰动因子生成带宽扩容请求脉冲，因果神经场脉冲网络生成强脉冲信号，脉冲强度经运营商配置系数归一化后，生成带宽增量值；带宽增量值通过SDN控制器实时下发至对应区域基站，以动态调整计量表计集群的通信优先级； 所述带宽增量根据脉冲强度与运营商配置系数的乘积计算； 当网络中断异常脉冲传播时，基于所述计量表计的标识生成动态拓扑关联令牌，令牌优先级由所述设备健康预警时段的风险等级动态调整，以保证关键设备数据按校准后的场强梯度补发。

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