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龙图腾网获悉广州惠天信息科技有限公司申请的专利一种加油站数字化智能管理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：CN119624156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202411383373.1，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种加油站数字化智能管理方法及系统是由彭定平;梁欣标;蔡志立设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种加油站数字化智能管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种加油站数字化智能管理方法及系统，包括：获取目标加油站的目标位置信息以及历史运营数据，基于目标位置信息以及历史运营数据，生成运营关联关系；获取目标加油站的目标油量信息，根据目标油量信息以及运营关联关系，预测目标加油站在预设的未来时间段内的预测运营数据；根据预测运营数据，生成经济效益数据并对历史运营数据以及经济效益数据执行数据拟合操作得到数据拟合结果；基于数据拟合结果，确定运营优化参数，并根据运营优化参数生成目标管理参数。可见，实施本发明能够结合加油站的多方面信息共同生成加油站的管理参数，有利于提高对加油站进行管理的智能性，从而有利于提高对加油站进行管理的效率及准确性。

本发明授权一种加油站数字化智能管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种加油站数字化智能管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标加油站的目标位置信息，以及获取所述目标加油站的历史运营数据，基于所述目标位置信息以及所述历史运营数据，生成所述目标加油站对应的位置与所述历史运营数据之间的运营关联关系； 获取所述目标加油站的目标油量信息，根据所述目标油量信息以及所述运营关联关系，预测所述目标加油站在预设的未来时间段内的预测运营数据，其中，所述目标油量信息包括所述目标加油站对应的剩余油量信息，所述预测运营数据包括所述目标加油站对应的预测运营时长数据、预测运营油量数据、预测运营收入数额数据中的一种或多种； 根据所述预测运营数据，生成所述目标加油站的经济效益数据，并对所述历史运营数据以及所述经济效益数据执行数据拟合操作，得到数据拟合结果； 基于所述数据拟合结果，确定所述目标加油站对应的运营优化参数；所述基于所述数据拟合结果，确定所述目标加油站对应的运营优化参数，包括： 基于所述数据拟合结果，确定所述目标加油站对应的运营差异参数，根据所述运营差异参数，在预先确定出的优化参数集合中确定出与所述运营差异参数相匹配的目标优化参数； 根据所有所述目标优化参数，确定所述目标加油站对应的运营优化参数； 根据所述运营优化参数，生成所述目标加油站的目标管理参数；所述根据所述运营优化参数，生成所述目标加油站的目标管理参数，包括： 获取所述目标加油站的实时管理参数，根据所述实时管理参数以及所述运营优化参数，确定所述实时管理参数与所述运营优化参数之间的管理差异信息； 根据所述管理差异信息，生成所述目标加油站的目标管理参数； 所述根据所述运营优化参数，生成所述目标加油站的目标管理参数之前，所述方法还包括： 获取目标区域对应的区域实时信息，并根据所述区域实时信息，确定目标车辆； 采集所有所述目标车辆的车辆实时信息，根据所述车辆实时信息，判断所有所述目标车辆中是否存在目标需求车辆，其中，所述目标需求车辆包括对所述目标加油站存在需求的车辆； 当判断出所有所述目标车辆中存在所述目标需求车辆时，确定所述目标需求车辆对应的车辆需求信息； 获取所述目标加油站的实时运行信息，根据所述目标需求车辆对应的车辆需求信息以及所述实时运行信息，生成需求推荐信息； 其中，所述根据所述运营优化参数，生成所述目标加油站的目标管理参数，包括： 根据所述需求推荐信息以及所述运营优化参数，生成所述目标加油站的目标管理参数； 所述根据所述目标需求车辆对应的车辆需求信息以及所述实时运行信息，生成需求推荐信息之前，所述方法还包括： 根据所述目标需求车辆的车辆实时信息，确定所述目标需求车辆对应的车辆实时状态，根据所述车辆实时状态，判断所述目标需求车辆是否满足预设的车辆指引条件； 当判断出所述目标需求车辆满足预设的所述车辆指引条件时，触发执行所述的根据所述目标需求车辆对应的车辆需求信息以及所述实时运行信息，生成需求推荐信息的操作； 当判断出所述目标需求车辆不满足预设的所述车辆指引条件时，根据所述车辆实时状态以及预设的所述车辆指引条件，确定所述目标需求车辆对应的状态调整参数，并对所述目标需求车辆执行与所述状态调整参数相匹配的状态调整操作，以更新所述目标需求车辆的车辆实时状态，并重新触发执行所述的根据所述车辆实时状态，判断所述目标需求车辆是否满足预设的车辆指引条件的操作；其中，所述目标需求车辆对应的状态调整参数包括车辆速度调整参数、车辆路线调整参数、车辆服务调整参数、车辆乘客行为状态调整参数中的一种或多种； 所述根据所述需求推荐信息以及所述运营优化参数，生成所述目标加油站的目标管理参数，包括： 根据所述需求推荐信息，生成所有所述目标需求车辆与所述目标加油站之间的运营需求信息，其中，所述运营需求信息包括所述目标需求车辆对所述目标加油站的运营需求时长信息、运营需求时刻信息、运营需求油量信息、运营需求物品信息中的一种或多种； 根据所述运营优化参数，模拟所述目标加油站执行与所述运营优化参数相匹配的运营操作，得到模拟运营结果，判断所述模拟运营结果与所述运营需求信息是否相匹配； 当判断出所述模拟运营结果与所述运营需求信息相匹配时，根据所述运营优化参数以及所述运营需求信息，生成所述目标加油站的目标管理参数； 当判断出所述模拟运营结果与所述运营需求信息不匹配时，确定所述模拟运营结果与所述运营需求信息不匹配的影响因子，并根据所有所述影响因子，生成所述运营优化参数对应的优化调整参数，以更新所述运营优化参数，并根据更新后的所述运营优化参数以及所述运营需求信息，生成所述目标加油站的目标管理参数； 所述对所述历史运营数据以及所述经济效益数据执行数据拟合操作，得到数据拟合结果，包括： 根据所述经济效益数据，生成所述目标加油站在预设的所述未来时间段内的预测数据曲线，以及根据所述历史运营数据，生成所述目标加油站在预设的历史时间段内的历史数据曲线； 对所述预测数据曲线以及所述历史数据曲线执行数据拟合操作，得到目标数据曲线，根据所述目标数据曲线，生成所述经济效益数据与所述历史数据曲线之间的数据关联关系； 根据所述数据关联关系，生成数据拟合结果； 其中，所述根据所述经济效益数据，生成所述目标加油站在预设的所述未来时间段内的预测数据曲线，以及根据所述历史运营数据，生成所述目标加油站在预设的历史时间段内的历史数据曲线，包括： 根据所述经济效益数据，生成所述目标加油站在预设的所述未来时间段内的运营趋势信息，并根据所述运营趋势信息生成所述目标加油站在预设的所述未来时间段内的预测数据曲线，其中，所述运营趋势信息包括所述目标加油站在所述未来时间段内的运营模式信息，所述预测数据曲线包括用于表示所述目标加油站在预设的所述未来时间段内的数据发展信息； 根据所述历史运营数据，生成所述目标加油站在预设的所述历史时间段内的历史运营趋势信息，并根据所述历史运营趋势信息生成所述目标加油站在预设的历史时间段内的历史数据曲线，其中，所述历史数据曲线包括用于表示所述目标加油站在预设的所述历史时间段内的数据历史趋势信息； 所述对所述预测数据曲线以及所述历史数据曲线执行数据拟合操作，得到目标数据曲线，根据所述目标数据曲线，生成所述经济效益数据与所述历史数据曲线之间的数据关联关系，包括： 对所述预测数据曲线以及所述历史数据曲线执行拟合对比操作，得到目标数据曲线，并根据所述目标数据曲线以及预先确定出的目标算法，生成所述经济效益数据与所述历史数据曲线之间的数据关联关系；其中，预先确定出的所述目标算法包括线性回归算法、多项式回归算法中的一种或多种； 以及，所述根据所述数据关联关系，生成数据拟合结果，包括： 根据所述数据关联关系，确定所述经济效益数据与所述历史数据之间的关联参数，并基于所述关联参数，生成数据拟合结果；其中，所述关联参数包括用于识别所述经济效益数据与所述历史运营数据之间的影响数据。

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