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龙图腾网获悉江苏省计量科学研究院(江苏省能源计量数据中心)申请的专利基于大数据的集中器采集数据分析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：CN120639708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511141861.6，技术领域涉及：H04L47/24；该发明授权基于大数据的集中器采集数据分析方法及系统是由李博;武军;陈涛;韩沁;乐楚宁;熊薇设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的集中器采集数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力数据分析技术领域，且公开了基于大数据的集中器采集数据分析方法及系统，包括对高优先级任务进行实时捕获，生成按初始调度顺序排列的集中器采集任务流序列；对集中器采集任务流序列进行跨任务依赖链逻辑关联跟踪，构建反映任务重要性梯度的多维调度特征向量；基于多维调度特征向量，利用分层优先级聚合算法提取高优先级任务对带宽与采集时隙的抢占演变轨迹，检测出潜在的调度错序候选任务；将调度错序候选任务及关联的低优先级任务区间进行优先分级划定，构建带有优先级权重梯度的局部任务逻辑图谱；基于局部任务逻辑图谱，对调度演化路径进行动态干预判断。本发明具备提升整体调度效率的优点。

本发明授权基于大数据的集中器采集数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的集中器采集数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 对高优先级任务进行实时捕获，并基于任务语义解析算法提取紧急等级标签、任务时效边界及带宽敏感度参数，构建优先级综合评分函数对高优先级任务进行排序，生成集中器采集任务流序列； 生成集中器采集任务流序列过程为： 在集中器内部通过统一时间同步协议对高优先级任务的数据采集时间进行校准； 采用任务语义解析算法对高优先级任务的描述信息进行实时预处理，提取紧急等级标签、任务时效边界及带宽敏感度参数，构建优先级综合评分函数，对高优先级任务进行打分排序，形成连续的集中器采集任务流序列； 对集中器采集任务流序列进行跨任务依赖链逻辑关联跟踪，并结合历史高优先级任务干扰轨迹、低优先级任务可延迟窗口及链路冲突频度，构建反映任务重要性梯度的多维调度特征向量； 对集中器采集任务流序列进行跨任务依赖链逻辑关联跟踪过程为： 依据集中器采集任务流序列中各任务的数据传递路径及触发次序，识别任务之间的时序依赖关系和资源耦合关系，构建反映任务调度先后与资源关联的依赖图谱； 结合历史任务优先级变动轨迹、链路传输延迟及冲突频率，计算依赖图谱中各任务节点在不同调度周期内的响应频次与权重强度，并获得反映任务重要性和依赖紧密程度的加权依赖图谱； 在加权依赖图谱的基础上，将任务节点按时间顺序排列，采用基于时间序列分析的动态调整模型，对依赖图谱中相邻节点间的权重波动进行时序跟踪，通过识别节点之间的优先级传导、响应时延变化和资源争抢趋势，输出依赖关系随时间演化的跨任务依赖链逻辑关联轨迹； 构建反映任务重要性梯度的多维调度特征向量过程为： 将跨任务依赖链逻辑关联轨迹中的任务节点映射至多维特征空间，融合紧急等级标签、任务时效边界及带宽敏感度参数； 提取任务执行过程中的调度响应频率、任务交互模式及历史优先级变化趋势，形成多维统计参数集合； 通过归一化与降维技术处理多维统计参数集合，获得反映任务优先级及重要性梯度的多维调度特征向量； 基于多维调度特征向量，利用分层优先级聚合算法提取高优先级任务对带宽与采集时隙的抢占演变轨迹，并通过识别轨迹分布与初始调度顺序的偏离程度，检测出潜在的调度错序候选任务； 利用分层优先级聚合算法提取高优先级任务对带宽与采集时隙的抢占演变轨迹过程为： 基于构建的多维调度特征向量，将各高优先级任务在历史调度记录中的调度表现映射至特征空间，并采用分层优先级聚合算法对映射后的任务特征数据进行聚类分析，从而识别不同优先级层级下任务对带宽和采集时隙抢占行为的分布模式； 引入时间序列预测方法，对高优先级任务在连续调度周期内的优先级排序演变过程进行动态跟踪，提取任务评分在各周期内的变化趋势，构建任务评分波动轨迹； 结合任务排序偏差与各时间段集中器带宽占用率变化，计算任务在调度周期内的资源抢占强度指标； 融合任务评分波动轨迹、资源抢占强度指标，重构任务在动态调度过程中的资源争抢路径，形成抢占演变轨迹； 将调度错序候选任务进行优先分级划定，并融合区间内的高紧迫节点、可延迟节点与带宽调度节点，构建带有优先级权重梯度的局部任务逻辑图谱； 基于局部任务逻辑图谱，识别出在特定调度周期内资源分配失衡的高优先级节点，并结合实时带宽波动下的任务冲突震荡趋势，生成调度演化路径。

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