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龙图腾网获悉湖南新天地物联科技有限公司申请的专利一种基于数字孪生的智慧园区数智管控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：CN121544011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610074481.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于数字孪生的智慧园区数智管控方法及系统是由吴昊;朱美玲;蔡俊;黄建政;洪惺设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的智慧园区数智管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的智慧园区数智管控方法及系统，通过对传感器网络采集的原始感知数据进行实时聚合处理，形成多场景融合数据，并采用建模技术构建物理与虚拟实体的映射模型，动态同步参数以监控设备状态，当参数超出阈值时，利用机器学习算法分析偏差来源，判断异常并生成分析结果，进而从智能决策系统获取规则，生成执行指令序列，驱动自动化运维模块实时调整虚拟园区模型，最终实现优化的管控状态，本发明构建了从感知到决策再到执行的闭环链路，显著提升了园区设备管理的智能化水平与响应效率，保障了运行稳定性。

本发明授权一种基于数字孪生的智慧园区数智管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的智慧园区数智管控方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、从传感器网络采集园区内建筑管网设备运行状态的原始感知数据，通过数据处理系统对所述感知数据进行实时聚合处理，得到聚合后的多场景融合数据； S200、针对聚合后的多场景融合数据，采用建模技术构建物理实体与虚拟实体的映射模型，确定所述映射模型中包含的动态同步参数； S300、若所述映射模型中动态同步参数超出阈值，则通过机器学习算法对参数偏差进行分析，判断所述参数偏差来源属于设备运行异常，得到异常分析结果； S400、根据所述异常分析结果，从智能决策系统获取对应决策规则，生成针对异常的执行指令序列，其中所述执行指令序列用于形成感知建模到分析决策的闭环链路； S500、通过所述执行指令序列驱动自动化运维模块，对虚拟园区中的映射模型进行实时调整，得到优化的数智管控状态； 步骤S100包括： S110、从园区内建筑管网设备的传感器网络中获取原始感知数据，针对所述原始感知数据进行初步清洗处理，通过数据过滤工具去除噪声和异常值，得到清洗后的基础数据流； S120、根据清洗后的基础数据流，采用实时聚合工具对所述基础数据流进行多维度整合处理，若所述基础数据流总量超出预设的阈值，则通过分片处理方式进行负载分配，确定聚合后的中间数据集； 通过以下公式用于定义分片处理机制的启动条件： 其中，表示第个分片的数据处理量，表示基础数据流的总量，表示分片数量，表示预设的阈值，当基础数据流的总量超过预设阈值时启动分片处理机制，将总数据量平均分配到各个分片中进行负载分配，否则不进行分片处理； 采用以下公式描述了通过多轮聚合处理最终生成中间数据集的计算过程： 其中，表示最终确定的中间数据集，表示聚合处理的轮次数，表示第轮聚合的融合系数，表示第轮中参与聚合的数据块数量，表示聚合函数，表示第轮中第个数据块； S130、通过数据融合工具将所述中间数据集中的多场景感知信息进行关联映射，获取融合后的综合数据视图，判断所述综合数据视图是否满足多场景一致性要求，得到聚合后的多场景融合数据； 融合后的综合数据视图通过以下公式得出： 其中，表示融合后的综合数据视图，表示多场景的总数量，表示第个场景的权重系数，表示第个场景的关联映射矩阵，表示第个场景的感知信息数据集； 通过以下公式用于判断综合数据视图是否满足多场景一致性要求： 其中，表示多场景一致性评估指标，表示综合数据视图中的特征维度数量，表示第个特征维度的数值向量，表示所有场景特征的均值向量，表示一致性判断的标准差阈值； 聚合后的多场景融合数据通过以下公式得出： 其中，表示聚合后的多场景融合数据，代表需要进行聚合决策的选项集合，表示数据样本的数量，表示数据特征的维度数，表示第个样本第个特征的关联度系数，表示对应位置的感知信息权重，表示融合质量评估因子； 步骤S200包括： S210、从聚合后的多场景融合数据中获取物理实体的运行状态信息，采用数据抽取工具针对所述运行状态信息进行分类整理，确定物理实体的核心特征集合； S220、根据所述核心特征集合，采用建模技术构建物理实体与虚拟实体的映射模型，同时采用关联映射工具将所述映射模型中的物理特征与虚拟模板进行匹配，若匹配度低于预设阈值，则通过调整工具进行修正，得到初步映射关系； S230、通过实时监控工具获取所述初步映射关系中的动态同步参数： 步骤S300包括： S310、从映射模型中获取动态同步参数的实时数据，采用数据采集工具对所述动态同步参数进行分类整理，针对超出预设阈值的参数进行记录，确定异常参数集合； S320、根据所述异常参数集合，采用数据比对工具将异常参数与历史记录中的正常范围进行匹配，若异常参数与历史记录中的正常范围的偏差超出预设阈值，则通过偏差分析工具定位偏差来源，得到偏差来源分类； S330、针对所述偏差来源分类，采用状态监控工具获取设备运行时的状态数据，与预先建立的正常状态模板比对，判断是否属于设备运行异常，得到异常分析结果。

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