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龙图腾网获悉江苏大淀能源科技有限公司申请的专利基于因果图谱的智能电表用电行为可解释性分析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：CN120278399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510756548.7，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于因果图谱的智能电表用电行为可解释性分析方法是由高川;张月;董紫佳;李彦康;张勇良设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果图谱的智能电表用电行为可解释性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于因果图谱的智能电表用电行为可解释性分析方法。通过多源数据融合和三重嵌套时间窗口机制，并构建多层次因果图谱；当检测到用电异常时，采用局部影响传播算法识别受影响区域，修正实现动态图谱维护；采用分级懒惰索引更新机制，将路径按重要性分为关键、重要和背景三级，仅对被查询路径进行验证；通过多层次降级搜索策略快速重构因果路径，结合反事实推理生成可解释的分析报告。本方法降低了更新复杂度和索引维护开销，提高了查询效率，为智能电表用电行为分析提供了高效的可解释性技术方案。

本发明授权基于因果图谱的智能电表用电行为可解释性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果图谱的智能电表用电行为可解释性分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 读取智能电表原始用电数据，通过多源数据融合和多时间尺度因果关系发现，构建初级多层次因果图谱； 当监测到用电异常时，识别异常节点在初级多层次因果图谱中的影响范围，对其维护与更新，生成动态多层次因果图谱和实时有效路径索引； 接收用户查询请求，依序从实时有效路径索引中的关键和重要路径索引中搜索，若未找到则进行实时搜索，获得目标因果路径集合； 读取目标因果路径集合，通过反事实推理验证与解释输出，生成经过验证的因果解释报告； 其中，构建多层次因果图谱，包括： 读取智能电表原始用电数据，进行标准化和分层处理，生成分层时间窗口数据集； 基于分层时间窗口数据集，计算MI、GC和TC并融合，生成多维因果强度向量； 读取多维因果强度向量，计算各因果关系并验证在不同时间尺度下的稳定程度，生成多尺度因果强度矩阵； 基于多尺度因果强度矩阵，构建不同时间尺度的因果关系并分层存储，生成多层次因果图谱和对应的因果关系基础索引； 其中，依序从实时有效路径索引中的关键和重要路径索引中搜索，若未找到则进行实时搜索，包括： 响应用户查询请求，通过查询类型分类和关键实体抽取，识别源节点集合和目标节点集合并输出； 读取动态多层次因果图谱，并将因果关系基础索引中的预计算路径分为关键路径索引、重要路径索引和背景路径索引，生成实时有效路径索引； 针对源节点集合和目标节点集合，先在关键和重要路径索引中搜索，若未找到，在背景路径索引中进行实时搜索； 生成多维因果强度向量，包括： 基于分层时间窗口数据集，分别计算互信息熵MI、格兰杰因果性GC和时间一致性系数TC，分别归一化处理； 根据窗口稳定性系数和时序相关性强度，计算MI、GC和TC的动态权重α、β、γ； 读取归一化的MI、GC、TC和动态权重α、β、γ，并计算融合强度K=α×MI2+β×GC2+γ×TC20.5，生成多维因果强度向量。

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