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龙图腾网获悉安徽继远软件有限公司;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利融合物理先验与时空知识嵌入的站房退化轨迹预测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：CN120930508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511447065.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权融合物理先验与时空知识嵌入的站房退化轨迹预测方法是由葛健;王洋;黄凯;葛锦锦;吴凯;徐飞;朱胜龙;赵成;娄伟;左宇翔;杨彬彬;尹为松;杨德胜;黄高举;张锐;郑飞翔;范海波;曹志杰设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合物理先验与时空知识嵌入的站房退化轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于配电站运行状态监测技术领域，公开了融合物理先验与时空知识嵌入的站房退化轨迹预测方法；包括：采集多源异构数据；构建站房设备中关键物理量的物理约束方程；构建时空知识图谱，采用图注意力网络作为图嵌入模型，嵌入节点对邻居节点的注意力权重，获得节点嵌入向量集；对多源异构数据进行特征提取，获得混合特征；基于物理信息神经网络分析获得退化轨迹预测结果，对退化轨迹预测结果进行健康度评估，获得健康度分数，根据健康度分数进行相应的预警；本发明实现了无故障数据场景下站房设备退化轨迹的高精度预测，同时保障了预测结果的物理合理性与运维指导性。

本发明授权融合物理先验与时空知识嵌入的站房退化轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.融合物理先验与时空知识嵌入的站房退化轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集站房设备运行数据并进行预处理，获得多源异构数据； 构建站房设备中关键物理量的退化过程物理约束方程，以及对应的边界约束方程，将所述退化过程物理约束方程与边界约束方程整合，构建获得物理约束方程； 构建包含节点集合、关系集合和属性集合的时空知识图谱，采用图注意力网络作为图嵌入模型，嵌入节点对邻居节点的注意力权重，获得节点嵌入向量集； 对多源异构数据进行特征提取，获得数据驱动特征，对物理约束方程进行分析，获得物理衍生特征，所述物理衍生特征为由磨损速率、刚度衰减率和老化加速因子拼接获得的3维特征向量； 将节点嵌入向量集、数据驱动特征和物理衍生特征进行Z-score标准化处理，获得标准化节点，将标准化后的节点嵌入向量集、数据驱动特征和物理衍生特征进行拼接，获得混合特征； 将混合特征作为物理信息神经网络的输入，获得退化轨迹预测结果，对退化轨迹预测结果进行健康度评估，获得健康度分数，根据健康度分数进行相应的预警。

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安徽继远软件有限公司;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区习友路1800号；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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