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龙图腾网获悉河北知时数据科技有限公司申请的专利一种基于大语言模型的风力发电智能交互集成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：CN119025549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411250627.2，技术领域涉及：G06F16/242；该发明授权一种基于大语言模型的风力发电智能交互集成系统是由叶显锋;李涛;王超设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的风力发电智能交互集成系统在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于大语言模型的风力发电智能交互集成系统，属于智能交互技术领域。该基于大语言模型的风力发电智能交互集成系统包括：视图组件、场景构建组件、渲染组件、大型语言模型组件和知识图谱组件；渲染组件与场景构建组件连接，用于将目标用户的输入视图进行渲染，得到渲染新视图；场景构建组件与视图组件连接，用于将输入视图风格化，得到风格化视图，并将风格化视图和渲染新视图融合，得到场景视图；视图组件与大型语言模型组件连接，用于接收目标用户的交互请求；大型语言模型组件与知识图谱组件连接，用于响应于交互请求，基于知识图谱组件中的数据确定交互请求对应的响应数据。本公开能够实现高效的交互操作。

本发明授权一种基于大语言模型的风力发电智能交互集成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的风力发电智能交互集成系统，其特征在于，包括：视图组件、场景构建组件、渲染组件、大型语言模型组件和知识图谱组件； 渲染组件，与场景构建组件连接，用于将目标用户的输入视图进行渲染，得到渲染新视图； 场景构建组件，与视图组件连接，用于将输入视图风格化，得到风格化视图，并将风格化视图和渲染新视图融合，得到场景视图； 视图组件用于显示场景视图； 视图组件，与大型语言模型组件连接，用于接收目标用户的交互请求； 大型语言模型组件，与知识图谱组件连接，用于响应于交互请求，基于知识图谱组件中的数据确定交互请求对应的响应数据； 视图组件还用于显示响应数据； 还包括机器人助手组件；机器人助手组件，与大型语言模型组件连接，用于响应于目标用户的命令，基于大型语言模型组件进行检索，基于检索结果确定命令对应的控制指令，根据控制指令控制外部机器人执行控制指令对应的动作； 机器人助手组件与知识图谱组件连接；机器人助手组件还用于采集环境数据，并将环境数据发送给知识图谱组件； 知识图谱组件用于根据环境数据更新知识库； 还包括风力发电场景组件；风力发电场景组件与大型语言模型组件连接； 视图组件还用于接收目标用户的第一请求； 大型语言模型组件还用于响应于第一请求，从风力发电场景组件中确定风力发电场景数据； 视图组件还用于显示风力发电场景数据； 风力发电场景组件包括风力涡轮机、风传感器、控制模块、数据监控模块和维护模块；风力涡轮机与风传感器连接，风传感器与控制模块连接，控制模块分别与数据监控模块和维护模块连接；控制模块、数据监控模块、维护模块均与大型语言模型组件连接； 风传感器用于采集风况数据，并将风况数据发送给控制模块； 数据监控模块用于监控运行数据，维护模块用于管理维护数据； 其中，风力发电场景数据包括运行数据或者维护数据； 还包括：视图组件还用于接收目标用户的第二请求； 大型语言模型组件还用于响应于第二请求，基于场景构建组件确定目标场景； 视图组件还用于显示目标场景； 还包括：视图组件还用于接收目标用户的第三请求； 大型语言模型组件还用于响应于第三请求，基于场景组件更新场景数据； 视图组件还用于显示更新场景数据； 渲染组件具体用于基于3D高斯溅射算法对输入视图进行渲染，得到渲染新视图；3D高斯溅射算法的步骤包括：通过预处理模块，准备原始数据以供进一步处理；通过特征提取模块，从预处理数据中提取相关特征；通过规范化模块，规范化数据以确保一致性；通过空间细分模块，将空间数据划分为可管理的部分；通过高斯核定义，定义在溅射中使用的高斯核；权重计算模块，计算溅射过程的权重；Splatting模块，将Splatting技术应用于3D数据；通过融合模块，集成分散数据以生成最终输出；存储最终处理后的数据以供渲染；最终，通过渲染视图，输出处理后的数据渲染视图；3D高斯溅射算法处理数据以进行渲染和可视化任务，然后由场景构建组件进行可视化； 知识图谱组件包括知识库，知识库中包括外部数据、历史数据和行业数据；大型语言模型组件通过知识图谱接口与知识图谱组件连接； 视图组件还用于显示渲染新视图； 上述风力发电智能交互集成系统通过渲染组件对输入视图的渲染，以及场景构建组件将风格化视图和渲染新视图的融合，为目标用户提供了可视化的场景视图，大大提升了视觉体验；其次，视图组件与大型语言模型组件的连接，使得目标用户的交互请求能够得到及时响应；大型语言模型组件借助知识图谱组件中的丰富数据，能准确确定交互请求对应的响应数据，从而实现高效的交互操作，满足用户多样化的需求；因此，各组件之间的紧密协作和高效集成，优化了系统的整体性能，大大提高了交互操作的效率；上述风力发电智能交互集成系统作为一种将场景构建、大型语言模型交互和机器人辅助相结合的集成系统，应用3D高斯溅射算法、大型语言模型、检索增强生成和知识图谱来创建交互式智能环境，通过提供实时数据可视化、响应式机器人交互和各种数据源的无缝集成来增强用户体验；同时，该系统还提供了高效的数据处理能力。

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