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龙图腾网获悉国网四川省电力公司电力科学研究院;南京大学申请的专利基于RAG与LLM-Agent的电网测试数据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：CN120850614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511358338.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于RAG与LLM-Agent的电网测试数据方法及系统是由张凌浩;汪亮;马少聪;马晓星;王胜;徐经纬;向思屿;常政威;李富祥设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RAG与LLM-Agent的电网测试数据方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电网系统测试技术领域，公开了一种基于RAG与LLM‑Agent的电网测试数据方法及系统，包括：从电网系统中获取原始电网数据并存储；对原始电网数据进行预处理得到中间电网数据；基于用户需求及原始电网数据和中间电网数据，利用检索增强生成技术动态生成符合电网场景的测试数据；基于审核标准以及用户需求对测试数据进行审核，判断测试数据是否符合审核标准，若是，则跳转至下一步，若否，返回上一步，优化测试数据；将测试数据注入电网仿真系统中进行自动化测试，得到测试结果，并将测试结果作为新的原始电网数据进行存储。本发明通过动态检索、智能审核与闭环优化的协同机制，显著提升测试数据的覆盖率和准确性。

本发明授权基于RAG与LLM-Agent的电网测试数据方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RAG与LLM-Agent的电网测试数据方法，其特征在于，生成方法包括： 从电网系统中获取原始电网数据并存储； 对所述原始电网数据进行预处理得到中间电网数据； 基于用户需求及所述原始电网数据和中间电网数据，利用检索增强生成技术动态生成符合电网场景的测试数据； 具体过程为： 将电网协议规范按层拆分为物理层、数据链路层和应用层，并构建所述物理层、数据链路层和应用层对应的分层向量索引； 采用训练好的Sentence-BERT模型，将运维日志文本与对应的所述电网协议规范进行语义编码，生成含有分层向量索引的第一向量； 语义检索：将所述用户需求的向量与所述第一向量进行相似度计算，匹配到相似度最大的前M组所述第一向量对应的日志片段，所述日志片段包含运行数据； 规则检索：基于电网协议知识图谱，匹配所述用户需求关联的约束规则； 上下文增强：基于所述日志片段以及约束规则，将所述用户需求关联至历史测试报告、故障录波文件中，从而从所述历史测试报告、故障录波文件匹配到文件片段，将通过所述日志片段以及文件片段共同作为检索结果，即初始测试数据Dgen，Dgen＝argmaxDPD|Q,P·SsemD,P,SsemD,P表示候选测试数据D与电网协议规范P之间的语义相似度得分，PD|Q,P表示在用户需求Q和电网协议规范P的条件下，得到初始测试数据的概率，argmaxD*表示寻找后面表达式取的最大值时对应的初始测试数据； 测试数据生成：将所有所述检索结果动态参数分别写入预定义模板中，并基于约束规则对所述预定义模板中的部分所述初始测试数据引入随机扰动机制，得到由若干未引入随机扰动机制的初始测试数据以及引入随机扰动机制的初始测试数据组成的符合所述电网协议规范的测试数据； 基于审核标准以及用户需求对所述测试数据进行审核，判断所述测试数据是否符合审核标准，若是，则跳转至下一步，若否，返回上一步，优化所述测试数据； 将所述测试数据注入电网仿真系统中进行自动化测试，得到测试结果，并将所述测试结果作为新的原始电网数据进行存储。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网四川省电力公司电力科学研究院;南京大学，其通讯地址为：610041 四川省成都市高新区锦晖西二街16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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