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龙图腾网获悉杭州极能数智装备有限公司申请的专利一种数字化低压柜全生命周期数据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：CN121169331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511699728.2，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种数字化低压柜全生命周期数据管理方法及系统是由姚建有设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字化低压柜全生命周期数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备管理技术领域，具体地说，涉及一种数字化低压柜全生命周期数据管理方法及系统，方法包括：为低压柜及关键元器件分配全局唯一数字身份标识，基于OPCUA框架构建标准化数字化映射模型；以数字身份为索引，汇聚全流程多源异构数据至云边协同平台，形成数据血缘链；创建数字孪生体，通过实时数据动态更新模型并迭代校准参数；运用AI算法做异常识别、健康评估及剩余寿命预测，生成运维指令；将指令反馈至上游系统。本发明打破数据孤岛，实现从预测性维护到全周期优化，提升设备安全性与运营效率。

本发明授权一种数字化低压柜全生命周期数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数字化低压柜全生命周期数据管理方法，其特征在于，包括： 步骤S1、身份标识与模型构建：为低压柜及其内部各关键元器件分配具有全局唯一性的数字身份标识，并基于标准化信息模型为每个实体构建其对应的数字化映射模型； 步骤S2、数据汇聚与关联：以所述数字身份标识为核心索引与关联键，自动采集并无缝融合低压柜在设计建模、生产制造、安装调试、运行监测、维护检修及报废退役全流程中产生的多源异构数据，将所有数据汇聚至统一的云边协同数据平台，形成可追溯的数据血缘链； 步骤S3、数字孪生体校准：基于数字化映射模型与全生命周期数据链，创建低压柜对应的数字孪生体；孪生体通过接口持续接收物理实体上传的实时运行数据与历史状态数据，驱动其内部模型进行动态更新与多物理场仿真计算，并通过比对仿真结果与实测数据，进行参数迭代校准； 步骤S4、预测性分析：运用机器学习与深度学习算法，对所述云边协同数据平台中融合了时空特征的全维度数据进行分析挖掘，执行包括运行异常早期识别、设备健康状态综合评估以及关键部件剩余有用寿命预测在内的深度预测性分析，并生成运维决策指令； 所述异常早期识别，具体实现方法为： 获取多源传感器时序数据流，采用在线增量学习与动态阈值调整相结合的混合检测模型，对电流、电压、温度振动信号进行小波变换降噪与特征提取，构建高维特征向量，通过基于密度的聚类算法识别正常运行状态的模式聚类中心，并计算实时数据点与各聚类中心的马氏距离作为初步异常指标，对多维时序数据进行重构，以重构误差作为补充异常指标，将初步异常指标与补充异常指标进行融合，采用自适应加权算法生成综合异常分数，若综合异常分数高于数据库中预设的综合异常分数阈值，则触发早期异常预警，并通过梯度反向传播定位贡献最大的特征维度，输出异常类型与可能根源的初步诊断结果； 步骤S5、闭环反馈：将决策指令自动反馈至上游产品设计与生产系统。

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