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龙图腾网获悉深圳市水务(集团)有限公司申请的专利一种供水管网异常识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120492901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510954435.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种供水管网异常识别方法、装置、电子设备及存储介质是由郭姣;黎洪元;冀滨弘;张素琼;许苗苗;刘文彬;邱雅旭;彭苏苏设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供水管网异常识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种供水管网异常识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及供水管网异常识别技术领域，其中，所述方法包括：从各监测点采集压力数据并进行预处理，采用皮尔逊相关系数根据压力数据构建动态压力关联矩阵，对监测设备进行异常判断和修复；计算相邻时间周期内各监测点的压差标准差识别水锤效应；基于历史监测数据通过机器学习算法构建残差分布基准，计算各监测点的实时压力残差，根据残差分布基准计算综合异常指数，进行异常判定和预警；采用克里金插值法和半变异函数根据实时压力残差生成压力残差空间分布并展示。本发明解决了现有技术数据校验不系统、时空关联性缺失、异常分类维度单一，易误判且响应效率低的问题。

本发明授权一种供水管网异常识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种供水管网异常识别方法，其特征在于，所述方法包括： 从各监测点采集压力数据并进行预处理，采用皮尔逊相关系数根据所述压力数据构建动态压力关联矩阵，对监测设备进行异常判断和修复；所述压力数据包括时间戳、压力值、监测点的地理坐标、编号和所属供水系统； 计算相邻时间周期内各所述监测点的压差标准差识别水锤效应； 基于历史监测数据通过机器学习算法进行管网压力预测得到预测值，根据所述预测值与真实值计算各所述监测点不同时间点的压力残差；根据所述压力残差计算各所述监测点的残差均值和标准差，根据所述残差均值和标准差构建正常状态下的残差分布基准； 计算各所述监测点的实时压力残差，通过以下公式计算所述监测点的压力异常指数： ； 根据各所述监测点在供水管网中的水力重要性对所述压力异常指数大于0的各所述监测点的压力异常指数进行加权求和得到综合异常指数；设定一级预警阈值和二级预警阈值，当所述综合异常指数不大于所述一级预警阈值时判定状态正常； 当所述综合异常指数大于所述一级预警阈值且不大于所述二级预警阈值时触发中风险报警并启动人工核查，当所述综合异常指数大于所述二级预警阈值时触发高风险报警并启动应急响应机制； 采用克里金插值法和半变异函数根据所述实时压力残差生成压力残差空间分布曲面，采用颜色梯度映射将所述空间分布曲面转化为图形界面并展示。

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