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龙图腾网恭喜烟台国网中电电气有限公司;国网(北京)新能源汽车服务有限公司申请的专利一种基于多维度数据体系的充电站运行维护方法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：CN119941237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510420859.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于多维度数据体系的充电站运行维护方法是由赵贺雍;张现利;梁博;赵波;李昊;牟维斌;刁威;刘慧婧;万磊;王泽坤设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维度数据体系的充电站运行维护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维度数据体系的充电站运行维护方法，涉及智能优化领域，包括，采集充电桩运行、环境、用户及电网数据，预处理为JSON后，通过Kafka‑Flume实时解析分类，存储至分布式数据库并建立复合索引，通过Presto检索；经清洗后，结合GraphQL与图查询语言构建时空图谱，提取多维特征向量；生成数字孪生模型，通过虚实映射融合多源数据，结合残差校正与强化学习优化；利用超图神经网络融合多模态数据，结合熵正则化多目标策略及元学习优化拓扑；动态分配功率，LSTM‑GAN预测定位故障，PID调控输出；区块链合约自动触发设备冻结及限功，链上数据反馈优化调度与负载均衡。本发明通过多维度数据融合与动态优化机制，显著提升了充电站运维的精准性和响应效率。

本发明授权一种基于多维度数据体系的充电站运行维护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度数据体系的充电站运行维护方法，其特征在于：包括， 采集充电站的多维度数据，打包为JSON格式数据包并进行预处理，其中所述多维度数据包括充电桩运行数据、环境数据、用户数据与电网负荷数据； 采用Kafka-Flume组合架构对JSON格式数据包解析分类，存入数据库并建立复合索引，利用Presto查询进行执行数据联合检索，输出检索结果集； 对检索结果集进行多维度标准化处理，利用图查询语言动态关联多维度数据，构建时空关联图谱并提取多维度数据关系特征，生成多维度特征向量； 基于多维度特征向量，结合计算机视觉生成充电站三维模型，使用虚实映射方程动态融合多维度数据至三维模型，进行构建数字孪生模型； 实时计算数字孪生模型与充电站真实数据残差误差，校正数字孪生模型； 结合强化学习算法优化交互效率，通过自适应增益动态调节数字孪生模型， 使用超图神经网络融合多维度特征向量，结合熵正则化多目标MDP更新策略并利用元学习框架快速适应不同任务，动态优化超图拓扑结构； 通过动态优化算法进行功率分配，使用LSTM-GAN融合预测故障并定位，反馈跨场景优化资源调度与负载均衡； 使用超图神经网络融合多维度特征向量，结合熵正则化多目标MDP更新策略并利用元学习框架快速适应不同任务，动态优化超图拓扑结构包括， 使用超图拉普拉斯矩阵来执行正则化，计算融合后特征向量， 将融合后的特征向量输入至多目标马尔可夫决策过程算法，对充电站策略进行优化并通过熵正则化来平衡不同目标之间的关系； 熵正则化多目标MDP更新策略表示为：； 式中，策略的总回报，为定义时间的环境数据下充电站选择的策略，为多次执行策略过程中计算回报的平均值，为衡量当前的策略行动效果，为折扣因子，表示熵正则化项对目标函数的影响强度，表示为在时间下，基于数字孪生模型多维度数据，充电站在该时刻的环境数据下选择的策略对可能动作的概率分布的熵； 利用数字孪生模型，通过元学习优化策略，快速适应充电站不同任务与场景，并利用拓扑图优化来计算最优的设备间交互策略； 其中，优化策略表示为：； 式中，为优化后的策略参数，为初始策略参数，为充电站运维环境集合，为任务索引，为第个任务对应的环境，为充电站运维任务环境上的概率分布，为任务上的损失函数，为任务上的局部约束，为初始策略参数下的输出，为元学习率控制参数更新步长，为梯度操作符； 其中，拓扑图优化表示为：； 式中，为最优拓扑图，为拓扑图，为充电站中不同数据源，为数据和数据的交互权重，为数据节点与数据节点之间的关联。

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