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龙图腾网获悉北京黄龙世纪科技有限公司申请的专利人工智能的异常供热排查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：CN120277544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510766926.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权人工智能的异常供热排查方法及系统是由孙剑;景海钊;姚振宇;李文雄;马刚设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能的异常供热排查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种人工智能的异常供热排查方法及系统，应用于数据处理技术领域，方法包括：获取供热数据；基于供热数据和预设的人工智能算法，确定供热数据的高阶时空特征；获取供热管道的热膨胀对应的稀疏耦合因子矩阵；基于供热数据的高阶时空特征和供热管道的热膨胀对应的稀疏耦合因子矩阵，获取供热管道的异常概率矩阵和供热管道的传播路径集合；基于供热管道的异常概率矩阵和供热管道的传播路径集合，获取供热管道的损坏位置。本发明提升了异常定位准确率、缩短排查时间、降低了运维成本，进而提升了排查效率和效果。

本发明授权人工智能的异常供热排查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人工智能的异常供热排查方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取供热数据； 基于所述供热数据和预设的人工智能算法，确定所述供热数据的高阶时空特征； 获取供热管道的热膨胀对应的稀疏耦合因子矩阵； 基于所述供热数据的高阶时空特征和所述供热管道的热膨胀对应的稀疏耦合因子矩阵，获取所述供热管道的异常概率矩阵和所述供热管道的传播路径集合； 基于所述供热管道的异常概率矩阵和所述供热管道的传播路径集合，获取所述供热管道的损坏位置； 所述基于所述供热数据和预设的人工智能算法，确定所述供热数据的高阶时空特征，包括： 将所述供热数据输入所述预设的人工智能算法，获取时空编码矩阵和邻接矩阵，其中，所述预设的人工智能算法为时空传播图卷积； 基于所述时空编码矩阵和所述邻接矩阵，生成动态时空传播图序列； 基于所述动态时空传播图序列，确定所述供热数据的高阶时空特征； 所述获取供热管道的热膨胀对应的稀疏耦合因子矩阵，包括： 对所述供热数据的高阶时空特征进行耦合计算，得到初始耦合因子矩阵； 通过所述供热管道的热膨胀对所述初始耦合因子矩阵进行拓扑修正，得到修正后的耦合因子矩阵； 对所述修正后的耦合因子矩阵进行归一化处理，得到所述稀疏耦合因子矩阵； 或， 计算所述供热数据的高阶时空特征的协方差矩阵对应的第一分位数； 提取时空编码矩阵中的对角线元素，并将所述供热数据的高阶时空特征的协方差矩阵对应的第一分位数与所述时空编码矩阵中的对角线元素进行相乘，得到所述供热数据的高阶时空特征协方差矩阵的第一分位数集合； 计算所述供热管道的热膨胀对应的协方差矩阵所对应的第二分位数； 将所述供热数据的高阶时空特征的协方差矩阵对应的第一分位数与所述供热管道的热膨胀对应的协方差矩阵所对应的第二分位数进行相加，得到目标分位数； 将所述目标分位数与所述供热数据的高阶时空特征协方差矩阵的第一分位数集合中的各分位数进行点乘，得到所述供热数据的高阶时空特征协方差矩阵的第二分位数集合； 利用所述第二分位数集合中的最大分位数替换所述时空编码矩阵的转置矩阵中的中心元素与所述供热管道的热膨胀对应的协方差矩阵中的中心元素，并将替换后的时空编码矩阵的转置矩阵与替换后的供热管道的热膨胀对应的协方差矩阵相加，得到所述稀疏耦合因子矩阵。

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