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龙图腾网获悉四川省明厚天信息技术股份有限公司申请的专利基于大模型数据分析的电站健康状态异常AI监控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：CN121440925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511987599.7，技术领域涉及：H02J13/12；该发明授权基于大模型数据分析的电站健康状态异常AI监控方法是由杨炜林;王付升设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型数据分析的电站健康状态异常AI监控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电站智能监控技术领域，公开了基于大模型数据分析的电站健康状态异常AI监控方法。该方法包括同步获取电站多模态运行数据及环境背景信息，构建反映设备间动态关联关系的电站全域运行态势拓扑图，从中提取多粒度异常征兆。利用大模型分析历史故障案例，构建并动态更新包含故障演化模式与策略的异常知识库。将实时异常征兆与知识库模式进行匹配推理，生成多层异常决策流。通过协同分析引擎融合优化决策流，形成监控结论，输出电站健康状态画像及对应的运维决策簇，并为智慧电站的空间智能构建完备的数序物理模型，实现了对电站全局性、关联性异常的精准感知与智能诊断。

本发明授权基于大模型数据分析的电站健康状态异常AI监控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型数据分析的电站健康状态异常AI监控方法，其特征在于，执行如下过程： 同步获取电站内设备在运行时产生的多模态运行数据及关联的环境背景信息； 利用所述多模态运行数据构建能够反映电站全局动态关联关系的电站全域运行态势拓扑图； 基于所述电站全域运行态势拓扑图和所述环境背景信息，提取具有不同语义层级的电站运行多粒度异常征兆，具体包括： 遍历所述电站全域运行态势拓扑图中的节点与边，识别出运行参数偏离预定基准范围的异常节点与异常连接边； 分析所述环境背景信息对所述异常节点与所述异常连接边的诱发或加剧作用，形成环境耦合异常特征； 结合所述异常节点、所述异常连接边及所述环境耦合异常特征，从设备级、支路级、系统级三个维度，分别挖掘表征局部异常、关联异常及系统级风险的电站运行多粒度异常征兆； 利用大模型对历史故障案例进行深度分析，构建并动态更新一个包含故障演化模式与应对策略的电站异常知识库； 将所述电站运行多粒度异常征兆与所述电站异常知识库中的故障演化模式进行实时匹配与推理，具体包括： 将所述电站运行多粒度异常征兆作为查询输入，在所述电站异常知识库中进行多维度检索； 计算所述电站运行多粒度异常征兆与所述电站异常知识库中各个故障演化模式在征兆表现、发展时序及环境上下文上的相似度； 根据所述相似度筛选出高置信度的候选故障演化模式集合； 利用大模型对所述候选故障演化模式集合进行推演，预测当前异常最可能的发展路径与潜在风险点； 根据匹配与推理结果，生成一个针对当前异常态势的多层异常决策流，具体包括： 依据匹配出的故障演化模式及其预测的发展路径，生成不同紧急程度的初步处置建议序列； 分析所述电站全域运行态势拓扑图，评估执行所述初步处置建议序列可能对电站非故障部分造成的连锁影响； 融合所述初步处置建议序列与所述连锁影响的评估结果，生成一个包含执行步骤、预期效果、风险提示及备用方案的多层异常决策流； 启动一个协同分析引擎，对所述多层异常决策流进行融合与优化，生成最终的监控结论； 基于所述监控结论，输出表征电站整体健康状态的电站健康状态画像及与之对应的运维决策簇。

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