一种基于人工智能的集中供热网管监测方法及系统

本发明提供一种基于人工智能的集中供热网管监测方法及系统，采集各节点压力、温度、流量和管壁声学振动时序数据。通过计算水力不平衡度、焓差变化率和提取声学振动信号的MFCC特征，生成多模态融合特征向量。将管网拓扑初始化为图结构，利用关系注意力机制动态计算节点间关联权重，据此构建时变热力传播图。将当前特征作为节点属性，在图结构上进行图卷积提取空间特征；通过双分支时间卷积模块融合提取时空特征，所述时空特征输入至全连接网络，输出故障类型与位置，训练时采用拓扑感知加权损失函数优化模型。