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龙图腾网获悉四川华电泸定水电有限公司申请的专利一种水电站大坝安全监测数据采集与传输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：CN120975335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511473067.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种水电站大坝安全监测数据采集与传输系统是由覃浩军;叶坤;胡越;田思宇;刘建国;万娟;戚运东;蒋嘉;曹泽鼎;谢宜讯设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水电站大坝安全监测数据采集与传输系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水电站大坝安全监测数据采集与传输系统，涉及水电站大坝安全监测技术领域，包括云端孪生大脑模块和边缘神经元。云端孪生大脑模块包含序列神经网络引擎和反射核生成模块，序列神经网络引擎采用具备并行与循环双重表示的神经网络架构，包括时间混合模块和通道混合模块，能够从历史监测数据中学习大坝正常运行模式；反射核生成模块将基准孪生模型压缩为轻量化反射核模型并下发至边缘设备。边缘神经元包含微孪生体预测模块和分级传输控制模块，微孪生体预测模块实时预测大坝状态理论期望值，计算与实际观测值的反射偏差；分级传输控制模块根据反射偏差大小实施三级响应策略，异常趋势传输摘要信息，紧急异常即时上传。

本发明授权一种水电站大坝安全监测数据采集与传输系统在权利要求书中公布了：1.一种水电站大坝安全监测数据采集与传输系统，其特征在于，包括： 孪生大脑模块，部署于云端服务器，包括： 序列神经网络引擎，采用具备并行与循环双重等价表示的神经网络架构，所述架构包含时间混合模块和通道混合模块，所述时间混合模块通过可学习的时间衰减向量对大坝多源历史监测数据进行加权处理，所述通道混合模块用于实现跨变量的耦合关系建模，所述序列神经网络引擎在训练时采用并行模式处理大坝的变形数据、渗流数据、应力应变数据以及库水位数据、降雨量数据、环境温度数据，生成能够表征大坝正常运行状态的基准孪生模型； 反射核生成模块，用于将训练完成的所述基准孪生模型进行量化压缩和参数优化，提取核心推理逻辑，生成参数规模显著减小的轻量化反射核模型，并通过网络通信方式下发至边缘神经元； 以及，至少一个部署于大坝监测现场的边缘神经元，包括： 模型与数据接口模块，用于从云端接收并加载所述反射核模型，建立与现场传感器的数据连接，实时获取传感器测量的物理量实际观测值及相应的环境变量观测值； 数据预处理模块，包括实例归一化单元、序列分块单元和令牌生成单元，用于对连续观测值序列进行标准化处理、按照预设长度和步长进行分块处理，并将分块数据转换为符合反射核模型输入格式的块序列令牌； 在线孪生预测模块，调用所述反射核模型的循环推理模式，基于当前时刻的环境变量观测值和历史状态信息，通过常数级时间复杂度的循环推理方式，实时预测出当前工况下各监测物理量应有的理论正常值，并将所述理论正常值序列构成动态参考轨迹； 反射偏差计算模块，计算所述物理量实际观测值与所述理论正常值之间的欧几里得距离作为反射偏差值，并包括偏差统计分析单元，用于计算所述反射偏差值在滑动时间窗口内的统计特征包括均值、方差、变化趋势系数和累积特征； 分级传输控制模块，根据所述反射偏差值的幅度大小、持续时间长短和变化速率快慢，执行三级自适应数据传输策略：当反射偏差值低于第一预设阈值时触发第一级本地记录响应，当反射偏差值持续高于第一预设阈值但低于第二预设阈值时触发第二级摘要信息传输响应，当反射偏差值瞬时高于第二预设阈值或变化速率超过预设限值时触发第三级即时预警信息传输响应； 本地存储模块，用于缓存观测数据、反射偏差值和系统运行日志； 所述系统还包括闭环模型进化机制，通过增量学习模块接收上传的摘要信息和预警信息数据，对所述基准孪生模型进行增量训练和参数微调，并通过模型版本管理模块维护迭代记录，在模型更新完成后自动触发新版本反射核模型的生成和下发，实现系统的持续自我进化能力。

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