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龙图腾网获悉索亿斯(厦门)科技有限公司申请的专利一种基于优化图卷积网络的重卡充电健康度评价方法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：CN121279999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511841865.5，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于优化图卷积网络的重卡充电健康度评价方法是由郑恢康;詹洪坚设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化图卷积网络的重卡充电健康度评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于优化图卷积网络的重卡充电健康度评价方法，具体涉及电力运维技术领域；通过采集充电桩多源异构运行数据，并进行统一时间窗口切分；构建融合空间、电气和行为耦合关系的动态多重图结构；提取节点局部状态演化趋势和邻居影响因子，生成联合特征向量；将多时间窗口下的特征输入多尺度注意力增强型图卷积网络，获得联合潜在健康度表示；基于潜在表示计算健康评分，识别高风险节点，并构建潜在失效传播路径图谱；结合中心性指标与退化速率生成维护优先级表，输出优化巡检路径；本发明实现了充电桩健康状态的时空关联建模与智能化维护路径规划，具有准确性高、应用性强的优点。

本发明授权一种基于优化图卷积网络的重卡充电健康度评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于优化图卷积网络的重卡充电健康度评价方法，其特征在于：包括： S100、获取目标区域内所有充电桩的多源异构数据，包括时序电压电流数据、模块内部温度变化轨迹、通信延迟、用户操作频次及地理位置信息，并对数据进行统一时间窗口切分； S200、基于统一切分的时间窗口，对充电桩之间的耦合行为建模，构建动态多重图结构，其中每一张子图对应不同类型耦合关系，图中边的时序性通过滑动窗口方式编码； S300、对所述动态多重图结构中的每一张子图，融合图中节点的局部状态演化趋势和邻居图影响因子，获得节点的联合特征向量Fi； S400、将联合特征向量Fi按照时间窗口顺序拼接为序列特征张量T，输入至多尺度注意力增强型图卷积网络中进行特征编码，得到联合潜在健康度表示Z； S500、基于Z计算每个充电桩的预测健康度评分H； S600、基于预测健康度评分H，自动识别在多个异构图中表现出结构脆弱性的节点，并结合其在空间中的拓扑聚集性，构建充电桩潜在失效传播路径图谱P； S700、根据失效传播路径图谱P中的中心性指标及退化速率，输出优先级排序的充电桩高风险维护表，并结合运维半径与资源可用性生成优化巡检路径； 其中，所述中心性指标基于节点在所有失效路径中出现频次与路径长度加权统计获得，所述退化速率为其在连续时间窗口内健康度评分下降幅度与时间间隔的比值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人索亿斯(厦门)科技有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市同安区马垵路101号之11东侧；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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