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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利基于结构化多源信息融合的SCADA系统标签生成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：CN120144567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510616069.5，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权基于结构化多源信息融合的SCADA系统标签生成方法及系统是由兰大鹏;马富裕;请求不公布姓名;刘禹;李栋;曾鹏设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构化多源信息融合的SCADA系统标签生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于结构化多源信息融合的SCADA系统标签生成方法及系统，涉及工业自动化和控制技术领域。该方法及系统首先基于SCADA系统架构生成包含标签名称、数据类型及设备关联关系的初始信息建模框架；然后根据工程领域特征建立多层级约束规则库再通过大语言模型解析所述信息建模框架，结合领域知识图谱进行语义校验，生成符合所使用SCADA系统的结构化标签文件；最后通过SCADA系统的应用平台或构建包含仿真测试环境的数字孪生验证平台，对生成的标签进行注入测试，验证标签文件的字段完整性、逻辑一致性和系统兼容性。该方法使得大语言模型能够在处理SCADA系统标签生成时，适应特定的工业控制场景。

本发明授权基于结构化多源信息融合的SCADA系统标签生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化多源信息融合的SCADA系统标签生成方法，其特征在于：包括： 基于SCADA系统架构解析设备通信协议、控制逻辑拓扑和数据采集频率，生成包含标签名称、数据类型及设备关联关系的信息建模框架； 根据工程领域特征建立多层级约束规则库，针对信息建模框架添加额外约束条件，为大语言模型提供控制逻辑和约束条件；所述规则库包含工艺安全约束、设备联动约束和多阈值报警优先级约束，其中多阈值报警优先级约束支持非线性分段阈值设置； 通过大语言模型解析所述信息建模框架，结合领域知识图谱进行语义校验，生成符合所使用SCADA系统的结构化标签文件，所述标签文件包含可扩展的元数据描述层； 领域知识注入：集成行业特定的术语库和工程标准，通过注意力机制增强大语言模型对专业术语的理解；将信息建模框架结合自然语言模板输入至大语言模型；模型接收内容后，生成初步的标签结构； 自动校验：采用抽象语法树AST对生成的标签进行语法检查，结合数据字典进行语义一致性验证； 版本控制：对每次生成的标签文件进行哈希校验，支持多版本对比和回滚操作； 通过SCADA系统的应用平台或构建包含仿真测试环境的数字孪生验证平台，对生成的标签进行注入测试，验证标签文件的字段完整性、逻辑一致性和系统兼容性。

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中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114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”。