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龙图腾网获悉国能四川天明发电有限公司申请的专利应用人工智能的智慧电厂故障预警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：CN121055323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511591080.7，技术领域涉及：H02J3/001；该发明授权应用人工智能的智慧电厂故障预警方法及系统是由邢继涛;赵秉庆;彭剑;李泯材设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用人工智能的智慧电厂故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种应用人工智能的智慧电厂故障预警方法及系统，通过构建多维度的关联知识图谱，全面揭示了发电机组、传感器网络及控制系统之间的内在联系，通过对复合知识网络进行关键集群的识别，能够精准定位到电厂运行中的关键环节和潜在风险点，通过对关键集群成员的深入分析，结合历史故障模式库进行匹配，不仅能够及时发现已知的故障模式，还能对新的、未知的故障模式进行预警，从而大大提升了电厂故障预警的智能化水平。基于故障模式和故障症状的风险等级划分，使得预警信息更加精细化、层次化，便于电厂管理人员根据风险等级制定合理的应对措施，确保电厂安全、高效运行。由此，显著提高了电厂故障预警的准确性和智能化水平。

本发明授权应用人工智能的智慧电厂故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用人工智能的智慧电厂故障预警方法，其特征在于，所述方法包括： 利用人工智能网络模型对智慧电厂运行日志数据进行分析，获取各个发电机组之间的机组关联知识图谱、各个传感器网络之间的传感器关联知识图谱、各个控制系统之间的控制系统关联知识图谱、各个传感器网络与各个发电机组之间的第一关联知识图谱、各个传感器网络和各个控制系统之间的第二关联知识图谱； 对所述机组关联知识图谱、所述传感器关联知识图谱、所述控制系统关联知识图谱、所述第一关联知识图谱和所述第二关联知识图谱形成的复合知识网络进行关键集群的识别； 对识别到的所述关键集群进行分析，确定所述关键集群在所述发电机组知识层级中的关键集群成员，并确定所述关键集群成员在所述发电机组中的参与关系特征； 基于所述关键集群成员在所述发电机组中的参与关系特征，与历史故障模式库进行匹配，确定所述关键集群成员存在的故障模式和故障症状，所述历史故障模式库为根据历史故障数据和先验故障特征建立的发电机组关键部件、传感器网络与控制系统之间的故障特征模式库； 基于所述关键集群成员存在的故障模式和故障症状，将所述关键集群成员划分为不同的风险等级，并生成对应的预警信息。

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能四川天明发电有限公司，其通讯地址为：621711 四川省绵阳市江油市双河镇天明村；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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