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龙图腾网获悉南京新联电子股份有限公司申请的专利基于人工智能的抄表调度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：CN121390798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511948061.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于人工智能的抄表调度方法是由周阳;张小秋;贺宁;颜庭乔;王金铭;李国盛;董立军;高启翔;梅安宁设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的抄表调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的抄表调度方法，包括：获取电网运行数据，构建电气异构图及边时变驱动；基于电气异构图与边时变驱动，采用拓扑‑物理一致的连续时间分布预测模型，生成包含置信带的通信性能预测分布；基于分布和电气图，构建动态的通信冲突超图；基于超图和预测分布，采用超图约束的图结构强化学习调度模型，在满足例如时间、并发及互斥约束下生成调度计划。本发明利用物理一致性约束和共形校准提高了预测模型的准确性与安全性，并通过超图约束的强化学习保证了调度决策的鲁棒性和高效性。

本发明授权基于人工智能的抄表调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的抄表调度方法，其特征在于，包括： 获取电网运行数据，构建电气异构图，并从电网运行数据中的运行环境序列和历史通信序列中提取连续时间的驱动因素，构建边时变驱动； 基于电气异构图与边时变驱动，采用拓扑-物理一致的连续时间分布预测模型，生成通信性能预测分布； 基于电气异构图与通信性能预测分布，构建通信冲突超图； 基于通信冲突超图、通信性能预测分布及系统配置，采用超图约束的图结构强化学习调度模型，生成调度计划； 其中，基于电气异构图与边时变驱动，采用拓扑-物理一致的连续时间分布预测模型，生成通信性能预测分布，包括： 应用神经控制微分方程，演化边时变驱动，生成时序表征； 基于电气异构图的物理属性及时序表征，构建传输线物理一致性约束，导出物理一致性损失； 通过分布回归头，映射时序表征，以参数化方式界定通信性能预测分布； 并在模型训练过程中，利用物理一致性损失对模型的表征空间进行正则化约束； 基于通信冲突超图、通信性能预测分布及系统配置，采用超图约束的图结构强化学习调度模型，生成调度计划，包括： 基于通信冲突超图、通信性能预测分布及系统配置，生成动作可行域掩码与候选集合； 以通信冲突超图的结构为输入，构建图结构策略网络； 图结构策略网络在动作可行域掩码的约束下，对候选集合进行采样，生成调度计划。

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