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龙图腾网获悉深圳市超网科技有限公司申请的专利一种数据中心机房设备运维监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：CN121071400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511604917.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种数据中心机房设备运维监控方法及系统是由汪阳春;黎育生;潘照林;黎华界;李红恩设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据中心机房设备运维监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及监测系统领域，尤其涉及一种数据中心机房设备运维监控方法及系统，方法包括：获取机房动力环境系统中不同阶段各特征的历史正常数据集和实时数据集；对历史正常数据集中的各特征序列进行滑动窗口划分得到多个窗口序列，计算不同特征间的目标孤立程度；基于历史正常运维数据集训练时间序列预测模型，将实时数据集输入训练后的时间序列预测模型输出各特征的预测数据集，基于历史正常数据集和预测数据集，计算各特征实时数据集的差异程度，基于目标孤立程度和差异程度计算各特征实时数据集的数值异常程度和结构异常程度；基于数值异常程度和结构异常程度判断数据是否异常，本发明的监控方法提升了异常数据的识别精度。

本发明授权一种数据中心机房设备运维监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据中心机房设备运维监控方法，其特征在于，包括：获取机房动力环境系统中不同阶段各特征的历史正常数据集和实时数据集； 对历史正常数据集中的各特征序列进行滑动窗口划分得到多个窗口序列，并计算不同特征之间的目标孤立程度； 基于历史正常运维数据集训练时间序列预测模型，将实时数据集输入训练后的时间序列预测模型输出各特征的预测数据集，基于历史正常数据集和预测数据集，计算各特征实时数据集的差异程度，并将目标孤立程度作为差异程度的权重计算各特征实时数据集的数值异常程度和结构异常程度； 基于数值异常程度和结构异常程度判断当前数据是否存在异常，完成数据中心机房运维数据的智能监控； 其中，数值异常程度的计算方式为： 计算实时数据集和预测数据集对应特征序列之间的欧氏距离作为数值差异程度，并将目标孤立程度作为差异程度的权重对所有特征的数值差异程度求和，得到各特征实时数据集的数值异常程度； 结构异常程度的计算方式为： 分别对实时数据集和预测数据集中各特征序列进行一阶差分处理，得到各特征的差分序列，计算实时数据集和预测数据集对应差分序列的欧氏距离作为结构差异程度，并将目标孤立程度作为差异程度的权重对所有特征的结构差异程度求和，得到各特征实时数据集的结构异常程度； 目标孤立程度的计算方式为： 基于一个特征的窗口序列和滞后时间步获取另一特征的滞后窗口序列； 两两计算各特征在窗口序列和滞后窗口序列之间对应时刻的绝对偏差，作为状态差异；两两计算各特征在窗口序列和滞后窗口序列之间对应时刻的状态差异之差的绝对值，作为异步程度； 两两计算各特征的状态差异和异步程度的乘积，作为两个特征的失配度； 计算所有窗口序列失配度的总和得到滞后孤立程度作为目标孤立程度。

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