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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖大粵港澳大灣區(qū)創(chuàng)新研究院(廣州增城)申請的專利一種基于多功能模塊融合的供水管網(wǎng)水錘控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120372875B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510855012.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/18；該發(fā)明授權(quán)一種基于多功能模塊融合的供水管網(wǎng)水錘控制方法及系統(tǒng)是由周石慶;謝坤廷;黃苑曦;卜令君;黃靖;徐秋紅;許仕榮;李天兵設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多功能模塊融合的供水管網(wǎng)水錘控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多功能模塊融合的供水管網(wǎng)水錘控制方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)識別技術(shù)領(lǐng)域，包括壓力傳播圖譜構(gòu)建模塊：負(fù)責(zé)管網(wǎng)拓?fù)浣Ｅc因果圖生成，時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測與溯源模塊：基于因果約束的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)水錘風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與傳播路徑溯源；強(qiáng)化學(xué)習(xí)干預(yù)決策模塊：通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體生成主動(dòng)干預(yù)策略，形成閉環(huán)控制，同時(shí)將供水管網(wǎng)抽象為圖結(jié)構(gòu)并結(jié)合時(shí)序建模，能夠全面反映壓力波的傳播路徑，克服傳統(tǒng)局部建模的盲區(qū)，提高水錘事件檢測的全面性和準(zhǔn)確性；將因果分析結(jié)果作為鄰接矩陣輸入，有效消除拓?fù)渲胁幌嚓P(guān)邊對預(yù)測干擾，提高模型的學(xué)習(xí)效率和因果溯源能力。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多功能模塊融合的供水管網(wǎng)水錘控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多功能模塊融合的供水管網(wǎng)水錘控制方法，其特征在于，包括： S1，管網(wǎng)數(shù)字化建模：基于地理信息系統(tǒng)與設(shè)計(jì)圖紙，構(gòu)建管網(wǎng)拓?fù)鋱D，部署傳感器并記錄管道屬性；所述的傳感器為壓力傳感器，且部署于管道分叉點(diǎn)、閥門的上下游，壓力傳感器部署間距≤500米，記錄的管道屬性包括材質(zhì)、長度與管徑； S2，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：傳感器以0.5～2Hz采集管道壓力數(shù)據(jù)，通過三次樣條插值填補(bǔ)缺失值，三倍標(biāo)準(zhǔn)差原則結(jié)合EPANET軟件仿真剔除異常值； S3，因果圖生成與模型輸入：對預(yù)處理數(shù)據(jù)執(zhí)行因果檢驗(yàn)，生成稀疏因果鄰接矩陣，作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入； S4，水錘風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測與溯源：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過“圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+門控循環(huán)單元+注意力機(jī)制”架構(gòu)，輸出水錘發(fā)生概率及因果傳播鏈，定位觸發(fā)點(diǎn)與傳播路徑； S5，強(qiáng)化學(xué)習(xí)與智能干預(yù)：通過EPANET平臺搭建管網(wǎng)水力仿真環(huán)境，在EPANET平臺數(shù)字孿生環(huán)境中，深度Q網(wǎng)絡(luò)的DQN智能體根據(jù)壓力分布與預(yù)測位置生成干預(yù)動(dòng)作，以壓力波動(dòng)最小化為獎(jiǎng)勵(lì)目標(biāo)，通過數(shù)據(jù)采集監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)執(zhí)行控制策略，形成閉環(huán)控制； 所述S5具體包括： S5.1，數(shù)字孿生環(huán)境搭建：在EPANET平臺構(gòu)建管網(wǎng)水力仿真環(huán)境，模擬實(shí)時(shí)壓力分布與干預(yù)效果，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供訓(xùn)練場景； S5.2，強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略訓(xùn)練：深度Q網(wǎng)絡(luò)的DQN智能體以壓力波動(dòng)最小化為目標(biāo)，學(xué)習(xí)包括閥門的開度和泵速的調(diào)節(jié)策略，結(jié)合安全約束確保操作符合工程邊界條件； S5.3，干預(yù)策略執(zhí)行與反饋：通過數(shù)據(jù)采集監(jiān)控系統(tǒng)將控制指令，以10~500ms的延遲范圍下發(fā)至邊緣設(shè)備，包括閥門、泵站，實(shí)時(shí)調(diào)控管網(wǎng)狀態(tài)，形成閉環(huán)控制。

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