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龙图腾网获悉济南市冷热联供有限公司申请的专利一种基于大数据的供热网管数据监测分析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：CN120724853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511164365.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于大数据的供热网管数据监测分析方法及系统是由于殿成;李源琪;李秀峰;赵明;闫成权;张富涛;于相煊设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的供热网管数据监测分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的供热网管数据监测分析方法及系统，包括如下步骤：步骤一：构建管网拓扑图；步骤二：构建时空动态基线模型，生成应然运行轨迹；步骤三：获取净残差序列；步骤四：将应然运行轨迹与净残差序列输入具有基线条件化对抗重构机制的改进USAD模型，通过双自编码器结构获取重构误差，并基于所述重构误差生成异常得分；步骤五：根据监测节点在当前运行周期内的总异常得分，判断告警等级；步骤六：在触发告警时定位异常源节点与影响范围，并生成异常证据链；步骤七：依据告警等级与异常证据链生成调控指令集。本发明融合时空基线建模与改进USAD检测，实现供热网管运行状态精准监测与高效调控。

本发明授权一种基于大数据的供热网管数据监测分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的供热网管数据监测分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采集供热网管运行数据、气象数据以及管网拓扑信息，构建管网拓扑图； 步骤二：构建所述管网拓扑图中每个监测节点的时空动态基线模型，生成监测节点在当前与预测周期内的应然运行轨迹； 步骤三：计算监测节点实测值与所述应然运行轨迹的差值，进行周期性与季节性分解得到净残差序列； 步骤四：将所述应然运行轨迹与所述净残差序列输入具有基线条件化对抗重构机制的改进USAD模型，通过双自编码器结构获取重构误差，并基于所述重构误差生成异常得分； 步骤五：基于历史同类时段的异常得分分布设定多级告警阈值，根据监测节点在当前运行周期内的总异常得分，判断告警等级； 步骤六：在触发告警时，基于管网拓扑图分析异常得分的时空分布，定位异常源节点与影响范围，并生成异常证据链； 步骤七：依据所述告警等级与所述异常证据链生成调控指令集，所述调控指令集包括阀门开度调整、泵组频率调整及热源出水温度调整； 所述步骤二具体为： 在所述管网拓扑图中确定目标监测节点及上下游相邻监测节点的拓扑关系； 获取所述目标监测节点及相邻监测节点的历史供热网管运行数据，并进行时间对齐处理，剔除缺失数据并填补缺失值； 从处理后的历史供热网管运行数据中提取时间序列特征，从拓扑关系中提取节点间的连接关系、管道长度、管径及流向信息作为空间结构特征； 将所述时间序列特征与所述空间结构特征进行融合处理，所述融合处理包括对所述时间序列特征进行时间维度编码，对所述空间结构特征进行拓扑关系编码，并在统一特征空间内将编码后的特征进行拼接，生成综合特征集； 将所述综合特征集按照时间顺序和监测节点分布划分为训练数据集和验证数据集，采用基于迭代优化的拟合算法建立监测节点运行状态与所述综合特征集之间的映射关系，得到时空动态基线模型； 将当前供热网管运行数据和气象数据输入所述时空动态基线模型，输出当前周期和预设预测周期内的应然运行轨迹； 所述步骤四具体为： 将所述应然运行轨迹与所述净残差序列按照监测节点编号和时间顺序进行对齐，所述应然运行轨迹经过特征编码处理得到基线条件向量，将所述净残差序列经过特征编码处理得到残差信号向量，并在特征维度上将所述基线条件向量与所述残差信号向量进行拼接形成条件化输入特征集； 将所述条件化输入特征集输入至具有基线条件化对抗重构机制的改进USAD模型中，所述基线条件化对抗重构机制包括编码阶段和解码阶段； 所述编码阶段以共享权重的方式同时接收所述基线条件向量与所述残差信号向量，使编码结果在潜空间中保留正常运行模式与偏差模式的对齐关系； 所述解码阶段将所述基线条件向量引入解码层与潜空间特征进行融合，引导重构结果贴合所述应然运行轨迹； 所述改进USAD模型包括第一自编码器与第二自编码器，所述第一自编码器基于条件化输入特征集进行自重构，所述第二自编码器基于所述第一自编码器的输出进行交重构，并在交重构路径中保留所述基线条件向量的残差调节分支增强异常放大效果； 分别计算自重构路径与交重构路径的重构误差，对交重构路径的重构误差按预设权重进行放大处理，将放大后的交重构路径的重构误差与自重构路径的重构误差进行加权融合，得到所述监测节点的异常得分。

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