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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种聚变装置状态监测方法、系统、设备及存储介质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：CN121167435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511704990.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种聚变装置状态监测方法、系统、设备及存储介质是由张祖超;黄子涵设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种聚变装置状态监测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种聚变装置状态监测方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取聚变装置的历史关键运行参数，并根据历史关键运行参数，基于改进的时间序列神经基扩展分析N‑BEATS模型构建状态预测模型；获取聚变装置的当前关键运行参数，将当前关键运行参数输入状态预测模型，得到参数预测值；根据参数预测值，确定聚变装置的运行状态，以在运行状态异常时发出预警。本发明能够有效捕捉复杂的非线性时序关系，提升了聚变装置状态预测的准确性和效率。

本发明授权一种聚变装置状态监测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种聚变装置状态监测方法，其特征在于，包括： 获取聚变装置的历史关键运行参数，并根据所述历史关键运行参数，基于改进的时间序列神经基扩展分析N-BEATS模型构建状态预测模型；所述N-BEATS模型包括若干堆叠模块，每一所述堆叠模块由若干基础模块串联组成，每一所述基础模块包括若干全连接层；其中，第一个基础模块的输入包括所述历史关键运行参数构成的序列，所述基础模块的输出包括关键运行参数的预测值以及输入序列的重构值，其余基础模块的输入包括上一个基础模块的输入序列与该输入序列的重构值的残差；所述N-BEATS模型，通过在基础N-BEATS模型中引入多尺度特征提取模块、现代时序卷积网络、卷积注意力模块得到；所述多尺度特征提取模块，设置在所述基础模块中，包括三个并行的一维卷积层与一个全连接层；其中，所述卷积层用于捕捉输入序列的短期、中期和长期的依赖关系，所述全连接层用于整合卷积后的特征并生成综合的多尺度特征表示；所述现代时序卷积网络，通过替换所述基础N-BEATS模型中的原始时间卷积网络引入模型，用于处理与关键运行参数同步输入模型的外部特征；所述卷积注意力模块设置于每个所述堆叠模块后，上一堆叠模块的输出经过一个所述卷积注意力模块后再进入下一堆叠模块； 获取聚变装置的当前关键运行参数，将所述当前关键运行参数输入所述状态预测模型，得到参数预测值； 根据所述参数预测值，确定聚变装置的运行状态，以在所述运行状态异常时发出预警。

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