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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种输变电设备数字孪生数据存储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：CN119884424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411802663.5，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种输变电设备数字孪生数据存储方法及系统是由甘润东;龙玉江;李洵;王策;吕嵘晶;卢仁猛;魏雪齐;潘贵设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输变电设备数字孪生数据存储方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种输变电设备数字孪生数据存储方法及系统，包括：将多模态状态监测数据划分为互不重叠的采样块；将划分的采样块通过变量拆分恢复网络生成基本恢复结果和恢复残差；采用贪婪算法确定各层样本基的重要性，以实现不同采样率下对多模态状态监测数据的重采样和恢复。本发明借助变量分裂技术将优化理论与卷积神经网络相结合，经过训练的模型可以快速解决不同的多模态数据丢失问题，有效提升输变电设备数字孪生数据的准确性和稳定性；通过贪婪算法选择重要的样本基，有效减小输变电设备多模态状态监测数据的存储空间，增强数字孪生模型在长时间维度下的有效性和经济性，也为设备监测提供了更准确的数据支持。

本发明授权一种输变电设备数字孪生数据存储方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种输变电设备数字孪生数据存储方法，其特征在于，包括： 将多模态状态监测数据划分为互不重叠的采样块； 将所述划分的采样块通过变量拆分恢复网络生成基本恢复结果和恢复残差； 采用贪婪算法确定各层样本基的重要性，以实现不同采样率下对所述多模态状态监测数据的重采样和恢复； 所述将多模态状态监测数据划分为互不重叠的采样块包括： 在变量分裂可扩展卷积神经网络中，利用单块采样卷积网络将多模态状态监测数据划分成大小为的非重叠采样块，其中，l表示图像通道数，B表示向量的长度； 通过使用具有特定滤波器尺寸和步长的卷积层将逐个采样块重写的处理过程嵌入到基于深度学习的压缩感知方法中； 所述变量拆分恢复网络包括： 从所述多模态状态监测数据的已损坏的观测数据中恢复干净的图像块，通过指定不同的损坏矩阵产生不同类型的数据丢失问题； 当使用优化理论时干净的图像块的目标函数为： 其中，为保真度项，为正则化项，为用于控制保真度项和正则化项之间相对权重的参数； 在基于深度学习的方法中，相关的目标函数为： 其中，为损失函数，为先验参数； 所述变量拆分恢复网络还包括： 为解耦正则化项和保真度项，通过与HQS集成自适应地解决不同类型和级别的数据丢失问题，在HQS中引入了一个辅助变量w，所述干净的图像块的目标函数可重新表述为： HQS尝试最小化以下损失函数： 其中，为一个惩罚参数，用于控制的相对权重； 所述损失函数通过以下公式迭代方案求解： 所述正则化项和保真度项被解耦为两个单独的子问题，所述保真度项是一个二次正则化最小二乘问题，其解为： 其中，E为单位矩阵； 所述正则化项可重新表述为： 。

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