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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于多模态数据融合的电网设备健康状态预测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：CN119848470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510323902.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多模态数据融合的电网设备健康状态预测方法及系统是由徐向民;黄曙;饶章权;徐进;李吉宁;李端姣;骆洁艺;曾瑞江;李志勇;温爱辉;张丽萍设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的电网设备健康状态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态数据融合的电网设备健康状态预测方法及系统，所述方法为实时获取目标电网设备的多模态状态关联数据，根据预设多模态特征提取模型对多模态状态关联数据进行数据特征提取得到待分析多模态状态特征后，根据获取的目标电网设备的历史周期健康指数预测误差和设备运行环境数据动态获取待分析多模态状态特征的最优融合权重，并根据最优融合权重对待分析多模态状态特征进行特征融合得到对应的设备健康指数预测值。本发明通过多源数据实时捕捉丰富的设备运行状态特征，结合多模态特征融合权重动态优化策略，有效提升设备健康评估的及时性、高效性和精准性，减少电力生产损失和维护成本，为电力系统稳定安全运行提供可靠保障。

本发明授权基于多模态数据融合的电网设备健康状态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的电网设备健康状态预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 实时获取目标电网设备的多模态状态关联数据；所述多模态状态关联数据包括设备图像数据、设备运行状态时序数据和设备运行日志数据； 根据预设多模态特征提取模型，对所述多模态状态关联数据进行数据特征提取，得到对应的待分析多模态状态特征；所述待分析多模态状态特征包括图像特征、状态时序特征和日志文本特征； 获取所述目标电网设备的历史周期健康指数预测误差和设备运行环境数据，并根据所述历史周期健康指数预测误差和所述设备运行环境数据，动态获取所述待分析多模态状态特征的最优融合权重；所述历史周期健康指数预测误差为前一评估周期对目标电网设备进行健康指数预测所产生的预测误差； 根据所述最优融合权重，对所述待分析多模态状态特征进行特征融合，得到对应的设备健康指数预测值； 其中，所述根据所述历史周期健康指数预测误差和所述设备运行环境数据，动态获取所述待分析多模态状态特征的最优融合权重的步骤包括： 根据所述历史周期健康指数预测误差和所述设备运行环境数据，基于遗传算法结合强化学习，对所述历史周期健康指数预测误差对应的前一历史周期融合权重进行动态调整，得到所述最优融合权重；所述融合权重表示为： 其中，和分别表示第i个目标电网设备在第t+1个和第t个预测周期的融合权重；表示第i个目标电网设备在第t个预测周期的历史周期健康指数预测误差；表示第i个目标电网设备的设备运行环境数据；表示由强化学习和遗传算法组成的联合执行函数。

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