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龙图腾网获悉洛阳精耕拓科技有限公司;北京方兴源科技有限责任公司申请的专利水务系统数字孪生驱动的智能预警与自适应调控平台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：CN120951227B 。

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：202511471549.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权水务系统数字孪生驱动的智能预警与自适应调控平台是由王雪松;李海增;王佩涛;张科磊;程向森;梁礼奇设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本水务系统数字孪生驱动的智能预警与自适应调控平台在说明书摘要公布了：本发明涉及水利工程智能化技术领域，公开了水务系统数字孪生驱动的智能预警与自适应调控平台，包括以下步骤：通过物联网设备采集水务系统运行相关的多源数据，生成统一格式的数据集；通过跨域数据融合引擎整合多源数据，生成融合特征集；通过时序因果推理引擎分析多源数据中的变量间因果关系，生成动态因果图；通过节点间信息交互优化系统运行模式，生成分布式认知数据；通过同步状态图谱可视化引擎基于拓扑网络和动态因果图，生成水务系统的状态图谱；根据多目标协同调控策略生成调控指令，更新数据集。本发明中，通过跨域数据融合引擎和时序因果推理引擎，能够准确识别水务系统中的异常事件。

本发明授权水务系统数字孪生驱动的智能预警与自适应调控平台在权利要求书中公布了：1.水务系统数字孪生驱动的智能预警与自适应调控平台，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有指令，其特征在于，所述指令被所述处理器执行以实现以下步骤： 通过物联网设备采集水务系统运行相关的多源数据，包括传感器数据、SCADA系统数据和外部数据，并进行预处理，生成统一格式的数据集； 通过跨域数据融合引擎整合多源数据，挖掘水务系统运行状态与外部环境间的时空关联模式，生成融合特征集；其中，用于生成所述融合特征集的模型的参数基于由时序因果推理与分布式认知增强提供的联合反馈，通过包含因果约束项与认知一致性项的目标函数进行在线更新，所述目标函数为：其中，为基于特征空间距离的传统嵌入损失；为因果约束项，通过计算特征空间相似性与动态因果图中对应变量间因果强度的KL散度来构建；为认知一致性项，通过计算融合特征与分布式认知数据中节点状态向量的余弦相似度来构建；和为用于平衡各项权重的超参数； 通过时序因果推理引擎分析多源数据中的变量间因果关系，生成动态因果图，并通过在线增量更新算法动态调整因果图的概率分布； 通过分布式认知增强模块为水务系统节点赋予节点级状态感知与动作决策能力，通过节点间信息交互优化系统运行模式，生成分布式认知数据，所述水务系统节点包括泵站、管道阀门和污水处理设备； 通过自组织拓扑映射基于复杂网络理论，结合融合特征集、动态因果图和分布式认知数据，动态构建水务系统的拓扑网络；所述动态构建包括，将水务系统抽象为动态网络，包含节点、边和边权重，所述节点表示设备或子系统，所述边表示水流或能量流；基于物理管网布局和水务系统运行状态关联性初始化网络结构；结合融合特征集、动态因果图和分布式认知数据，计算特征相似性、因果强度和认知关联，动态调整边权重；其中，拓扑边权由特征相似度、因果强度与认知关联的加权组合确定，并在预定周期内进行在线增量更新； 通过动态博弈优化基于多智能体博弈理论，结合拓扑网络、动态因果图和分布式认知数据，生成多目标协同调控策略；所述多目标协同调控引入由所述拓扑、因果强度与分布式认知数据形成的动态权重，并采用交替方向乘子法对全局问题进行分解与并行求解，以满足实时性约束； 通过同步状态图谱可视化引擎基于拓扑网络和动态因果图，生成水务系统的状态图谱； 根据多目标协同调控策略生成调控指令，通过物联网设备执行，并实时监控反馈，更新数据集；执行后的系统状态作为反馈，回流用于联合更新用于生成所述融合特征集的模型参数、所述动态因果图的因果强度度量以及所述拓扑网络的边权，从而形成基于联合反馈的、集成了感知、分析、决策与执行的自适应优化闭环。

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