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龙图腾网获悉北京英沣特能源技术有限公司申请的专利基于边缘计算与AI融合的IDC分布式智能诊断方法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：CN121210250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511767086.5，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权基于边缘计算与AI融合的IDC分布式智能诊断方法是由陈阳;李佳;姚文炳;潘家辉;李响;商凯;李淼;余小双;刘冰;张明源设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算与AI融合的IDC分布式智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于边缘计算与AI融合的IDC分布式智能诊断方法，涉及边缘计算领域，解决了现有IDC智能诊断准确性不足的问题，包括：步骤S1：获取运行设备之间的连接信息；步骤S2：划分协同区域，将区域内运行设备作为边缘节点进行独立分析；实时采集边缘节点的运行参数；步骤S3：对边缘节点的运行参数进行计算，得到数据特征值，根据数据特征值对边缘节点进行异常检测，将异常检测结果结合运行设备之间的连接信息进行分析，构建故障传播路径图；步骤S4：将故障传播路径图与边缘节点的异常检测结果，对云端进行传输，云端生成处置策略，对边缘节点进行策略推送；本发明能够有效提高故障诊断准确性。

本发明授权基于边缘计算与AI融合的IDC分布式智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算与AI融合的IDC分布式智能诊断方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对数据服务中心的运行设备进行统计，根据运行设备，获取运行设备之间的连接信息； 步骤S2：根据运行设备之间的连接信息，划分协同区域，根据协同区域，将区域内运行设备作为边缘节点进行独立分析；对边缘节点部署轻量化CNN模型，实时采集边缘节点的运行参数； 所述步骤S2的具体步骤如下： 步骤S21：根据运行设备之间的连接信息进行连接遍历，将相连接的运行设备进行提取，构建协同区域，对无连接关系的运行设备之间进行分隔，得到多个协同区域，基于协同区域，将区域内的运行设备作为边缘节点进行独立分析； 步骤S22：通过轻量化CNN模型对边缘节点进行实时监测，采集边缘节点的运行参数，对运行参数进行统计，得到边缘节点的运行参数列表； 所述步骤S22的具体步骤如下： 步骤S221：根据运行设备之间的连接信息，获取运行设备的连接设备列表，结合运行设备列表进行遍历； 提取运行设备列表中的一个运行设备作为初始设备，基于初始设备构建协同区域，对初始设备的连接设备列表进行获取，提取连接设备列表中的连接设备，将连接设备对运行设备列表进行检索，若运行设备列表不存在连接设备，则跳过该连接设备；若运行设备列表存在连接设备则将连接设备指向初始设备所处的协同区域，并将连接设备从运行设备列表中进行删除，同时将连接设备作为初始设备，进行嵌套操作，对连接设备的对应连接设备列表进行提取，对协同区域进行合并；当初始设备无法提取对应可合并的连接设备，则完成初始设备所对应的协同区域的构建，循环提取运行设备列表中的运行设备，直至运行设备列表中的所有运行设备完成循环，则完成协同区域的构建；基于协同区域对运行设备进行分析； 步骤S222：将协同区域内的运行设备作为边缘节点进行实时监测，将监测类型记作js；根据监测类型，将监测数据记作jcsj；对监测数据进行时序化，通过时间节点的方式对监测数据进行记录，得到监测数据jcsj，t；对同一监测类型的多个时间节点的监测数据进行统计，得到运行参数ycsj；对运行参数进行统计，得到运行参数列表； 步骤S3：对边缘节点的运行参数进行计算，得到数据特征值，根据数据特征值对边缘节点进行异常检测，将异常检测结果结合运行设备之间的连接信息进行分析，构建故障传播路径图； 步骤S4：对云端部署知识图谱与强化学习模块，将故障传播路径图与边缘节点的异常检测结果，对云端进行传输，云端基于知识图谱与强化学习模块生成处置策略，对边缘节点进行策略推送。

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北京英沣特能源技术有限公司，其通讯地址为：100080 北京市海淀区中关村南大街乙12号院1号楼3层3-176；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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