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龍圖騰網獲悉國網上海市電力公司申請的專利一種基于大數據的六氟化硫物料管控方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113901026B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111147697.1，技術領域涉及：G06F16/21；該發明授權一種基于大數據的六氟化硫物料管控方法及系統是由孟夏卿;李寧;錢程晨;吳瓊;江飛設計研發完成，并于2021-09-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據的六氟化硫物料管控方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于大數據的六氟化硫物料管控方法及系統，該方法包括以下步驟：步驟S1、基于六氟化硫氣體全周期數據，利用分布式動態狀態感知模型進行數據分析，建立包括全鏈條多維信息的六氟化硫氣體全壽命周期的信息管控大數據庫；步驟S2、基于信息管控大數據庫，建立六氟化硫氣體物料核算模型；步驟S3、基于信息管控大數據庫，采用神經網絡算法，建立六氟化硫氣體量預測模型，對六氟化硫需求量進行預測，并在六氟化硫數字孿生模型上進行驗證；步驟S4、基于區塊鏈技術，建立六氟化硫氣體綜合分析和數字化可視系統，對六氟化硫氣體的源、流、匯流轉全過程進行物料管控。與現有技術相比，本發明實現了對六氟化硫氣體的源、流、匯流轉全過程物料管控。

本發明授權一種基于大數據的六氟化硫物料管控方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據的六氟化硫物料管控方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟S1、基于六氟化硫氣體全周期數據，利用分布式動態狀態感知模型進行數據分析，建立包括全鏈條多維信息的六氟化硫氣體全壽命周期的信息管控大數據庫； 步驟S2、基于信息管控大數據庫，建立六氟化硫氣體物料核算模型； 步驟S3、基于信息管控大數據庫，采用神經網絡算法，建立六氟化硫氣體量預測模型，對六氟化硫需求量進行預測，并在六氟化硫數字孿生模型上進行驗證； 步驟S4、基于區塊鏈技術，建立六氟化硫氣體綜合分析和數字化可視系統，對六氟化硫氣體的源、流、匯流轉全過程進行物料管控； 所述步驟S1包括以下步驟： 步驟S11、基于六氟化硫存儲容器、電力設備實物ID、六氟化硫氣體輔助工器具的編碼通用規則，以及六氟化硫氣體身份識別技術，確定六氟化硫氣體壓力容器識別標簽，形成多碼合一的六氟化硫分布式動態狀態感知模型； 步驟S12、采集不同電壓等級的充氣電力設備實物ID、回收裝置、六氟化硫存儲容器及六氟化硫多級庫存信息，建立設備與氣體庫存管控機制，將充氣設備和六氟化硫氣體存量數據進行融合； 步驟S13、基于多碼合一的六氟化硫分布式動態狀態感知模型，對六氟化硫氣體流轉過程、終端自動識別跟蹤，并自動記錄和上傳數據； 步驟S14、基于不同管控模式下六氟化硫回收再利用場景，設計相對應的數據庫表，從而形成六氟化硫氣體全壽命周期的信息管控大數據庫； 所述步驟S2具體為：采用機器學習方法對利用傳感器技術采集的海量全鏈條多維信息進行數據挖掘，結合六氟化硫氣體的狀態感知模型，進行數據分析，建立六氟化硫氣體物料平衡核算模型，為六氟化硫排放基準線、邊界界定、邊際減排成本或障礙分析提供數據支撐； 所述步驟S3具體為：基于六氟化硫氣體全壽命周期的信息管控大數據庫以及數字孿生技術，采用經驗模態分解和長短期記憶神經網絡算法，建立六氟化硫氣體預測模型，對六氟化硫需求量進行預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網上海市電力公司，其通訊地址為：200122 上海市浦東新區自由貿易試驗區源深路1122號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。