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龙图腾网获悉北京市智慧水务发展研究院申请的专利一种基于水务数据的资源调度方法和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：CN121073133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511279048.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于水务数据的资源调度方法和系统是由杨素花;杨洁;邹晓涛;刘维新;张帅;王颖;杨朴;李昊;胡军;马雪设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于水务数据的资源调度方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于水务数据的智能资源调度方法及系统，通过边缘计算节点实现多模态水务数据的实时采集与预处理，采用自适应采样策略和差分隐私保护确保数据质量与安全，并实现水质数据的不可篡改存证；采用基于时空图神经网络的需求预测模型，通过时空卷积和门控注意力机制实现分区用水精准预测，采用改进多目标粒子群算法，以供水稳定性、能耗最小化和漏损抑制为目标，结合动态惯性权重和模糊隶属度函数筛选最优调度方案；通过数字孪生系统进行虚拟推演，可视化压力异常并推荐干预策略，结合分时电价策略优化泵组运行，基于水质预测动态调节药剂投加。本方法可提升供水稳定性，降低能耗和漏损率，显著提升水务系统的可靠性与经济性。

本发明授权一种基于水务数据的资源调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于水务数据的资源调度方法，其特征在于，包括： S1，采集多模态水务数据，通过边缘计算节点对所述多模态水务数据进行数据预处理； S2，将预处理后的所述多模态水务数据输入水务需求预测模型，输出分区用水需求预测结果； S3，设置优化目标，采用多目标粒子群算法修正所述分区用水需求预测结果得到用水资源调度方案； S4，将所述用水资源调度方案进行虚拟推演，根据推演结果动态调整所述用水资源调度方案； S5，实时监测调整后的所述用水资源调度方案的执行效果，并反馈至所述水务需求预测模型进行在线学习； 所述S1，还包括： 实时获取供水管网的压力数据、用户端智能水表用水量数据、水源地水质监测数据、气象环境数据及工业用户用水计划数据； 通过边缘计算节点进行数据预处理，包括噪声过滤、时空对齐和缺失值插补； 所述S2还包括：将预处理后的所述多模态水务数据输入基于时空图神经网络ST-GNN模型的水务需求预测模型； 结合注意力机制动态调整不同区域和时段的特征权重，输出未来24小时的分区用水需求预测结果； 所述S3还包括： 以供水稳定性、能耗最小化、管网漏损抑制为优化目标，采用改进的多目标粒子群算法MOPSO修正所述分区用水需求预测结果生成用水资源调度方案，所述多目标粒子群算法MOPSO引入水务设备物理约束和动态奖惩机制； 所述S4还包括： 将所述用水资源调度方案同步至水务数字孪生系统进行虚拟推演，根据推演结果动态调整所述用水资源调度方案后下发至执行终端； 所述S1，还包括：所述边缘计算节点采用自适应采样策略，所述压力数据的采样频率与管网压力波动率正相关； 对用户用水量数据实施差分隐私保护，添加符合拉普拉斯分布的噪声； 通过区块链存证确保水源地水质数据的不可篡改性，存证信息包括采集时间、位置和传感器ID。

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