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龙图腾网获悉华电四川发电有限公司瓦屋山分公司申请的专利基于大模型数据分析的水电站异常监控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：CN121479285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610024301.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于大模型数据分析的水电站异常监控方法及系统是由谭显浪;王鹏;王小丽;汪堂设计研发完成，并于2026-01-09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水电站异常监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大模型数据分析的水电站异常监控方法及系统，涉及水电站运行监控技术领域，首先采集水电站全场景运行的多维度运行信息，包括设备工况、水流动态、电力传输及环境交互信息；再通过预训练的水电站运行耦合大模型进行跨场景耦合关联建模，生成运行状态耦合关联模型；接着基于该模型和正常运行基准数据重构异常传播轨迹；然后利用大模型追溯异常成因链；最后依据异常传播轨迹和成因链生成动态适配的异常监控响应方案并推送至监控执行系统。本发明提高了水电站异常监控的准确性和及时性。

本发明授权基于大模型数据分析的水电站异常监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型数据分析的水电站异常监控方法，其特征在于，所述方法包括： 采集水电站全场景运行产生的多维度运行信息，所述多维度运行信息包含设备工况信息、水流动态信息、电力传输信息及环境交互信息； 通过预训练的水电站运行耦合大模型对所述多维度运行信息进行跨场景耦合关联建模，生成运行状态耦合关联模型； 基于所述运行状态耦合关联模型，结合水电站正常运行基准数据，重构水电站运行过程中的异常传播轨迹； 利用所述水电站运行耦合大模型对所述异常传播轨迹涉及的耦合关联节点进行成因链追溯，生成异常成因链； 依据所述异常传播轨迹及异常成因链，生成动态适配的水电站异常监控响应方案，将所述水电站异常监控响应方案推送至水电站监控执行系统； 所述基于所述运行状态耦合关联模型，结合水电站正常运行基准数据，重构水电站运行过程中的异常传播轨迹，包括： 收集水电站长期正常运行阶段积累的多维度历史运行信息； 将所述多维度历史运行信息按场景类型拆分，形成历史设备工况信息集合、历史水流动态信息集合、历史电力传输信息集合及历史环境交互信息集合； 提取每个历史信息集合中运行记录的历史场景特征，历史设备工况信息集合的历史场景特征包含历史设备运行参数变化特征、历史设备协作关联特征，历史水流动态信息集合的历史场景特征包含历史水流形态变化特征、历史水流与设备作用特征，历史电力传输信息集合的历史场景特征包含历史传输效率变化特征、历史传输链路关联特征，历史环境交互信息集合的历史场景特征包含历史环境因素变化特征、历史环境与设备作用特征； 识别不同历史信息集合之间的历史耦合关联维度，历史设备工况信息集合与历史水流动态信息集合的历史耦合关联维度为历史作用响应维度，历史设备工况信息集合与历史电力传输信息集合的历史耦合关联维度为历史负荷适配维度，历史水流动态信息集合与历史环境交互信息集合的历史耦合关联维度为历史影响反馈维度，历史电力传输信息集合与历史环境交互信息集合的历史耦合关联维度为历史适配调整维度； 针对每个历史耦合关联维度，生成对应的历史耦合关联因子，所述历史耦合关联因子基于不同历史信息集合中历史场景特征的相互作用关系确定； 将所有历史耦合关联因子输入所述水电站运行耦合大模型的关联建模模块，构建多维度历史运行信息之间的历史关联逻辑网络； 在所述历史关联逻辑网络中，将每个历史运行记录作为历史网络节点，每个历史耦合关联因子作为历史节点间的连接纽带，形成历史初始耦合关联框架； 通过所述水电站运行耦合大模型的动态优化模块，对历史初始耦合关联框架进行迭代优化，调整历史节点间的关联强度及关联逻辑，消除历史关联冲突及历史冗余关联； 整合优化后的历史关联逻辑网络与各历史信息集合的历史场景特征，生成多个正常运行状态耦合关联模型，提取所有正常运行状态耦合关联模型中的共性关联逻辑、稳定耦合因子及节点交互规律，整合形成水电站正常运行基准数据； 将当前生成的运行状态耦合关联模型与所述水电站正常运行基准数据进行全面比对，识别所述运行状态耦合关联模型中与正常运行基准数据存在偏差的偏差关联节点及偏差耦合因子； 追溯每个偏差关联节点对应的原始多维度运行信息，提取偏差关联节点的运行状态特征及关联交互特征； 分析偏差关联节点之间的耦合关联关系，基于运行状态耦合关联模型中的关联逻辑网络，推导偏差关联节点之间的连接路径及交互顺序； 识别偏差耦合因子对应的耦合关联维度，确定偏差在不同耦合关联维度上的传播方向及影响范围； 基于偏差关联节点的连接路径、交互顺序及偏差传播方向，构建初始异常传播路径框架； 在所述初始异常传播路径框架中，补充每个节点的偏差程度、交互时间顺序及耦合因子变化情况后，将初始异常传播路径框架输入所述水电站运行耦合大模型的轨迹重构模块，对初始异常传播路径框架进行逻辑校验及结构优化，调整路径中的节点交互逻辑与耦合关联模型保持一致； 根据优化后的路径框架，重构异常传播轨迹，所述异常传播轨迹包含初始偏差节点、中间传播节点、终端影响节点及各节点间的传播逻辑链； 对所述异常传播轨迹中的每个传播环节进行特征标注，确定每个环节的耦合关联维度、偏差变化趋势及节点交互方式，输出标注后的异常传播轨迹； 所述利用所述水电站运行耦合大模型对所述异常传播轨迹涉及的耦合关联节点进行成因链追溯，生成异常成因链，包括： 提取所述异常传播轨迹中的所有耦合关联节点，形成异常关联节点集合，所述耦合关联节点包括初始偏差节点、中间传播节点及终端影响节点； 收集每个异常关联节点对应的多维度运行信息原始记录及场景特征，形成节点关联信息集合； 将所述异常关联节点集合及节点关联信息集合输入所述水电站运行耦合大模型的成因追溯模块，调用预设的水电站异常成因知识库，所述水电站异常成因知识库包含历史异常事件对应的异常关联节点、传播轨迹片段及完整成因记录，成因记录包含直接成因、间接成因及成因交互关系； 通过所述水电站运行耦合大模型的语义匹配模块，将当前异常关联节点的场景特征与知识库中历史异常关联节点的场景特征进行深度匹配，筛选出场景特征匹配度符合要求的历史异常事件，提取其对应的成因记录及传播轨迹片段； 将历史成因记录与当前异常传播轨迹的节点交互逻辑、耦合关联类型进行对比分析，识别可复用的成因关联线索，基于成因关联线索，结合当前异常关联节点的运行信息原始记录，初步推断每个异常关联节点对应的潜在成因； 对每个潜在成因进行成因关联性验证，分析潜在成因与异常节点状态变化、节点间传播逻辑的契合情况，将契合情况符合要求的潜在成因作为有效成因，按其在异常传播轨迹中的作用顺序进行排序； 构建成因关联链条，以初始偏差节点的有效成因作为成因链起点，中间传播节点的有效成因作为成因链中间环节，终端影响节点的有效成因作为成因链延伸环节； 分析成因链中各环节成因之间的相互作用关系，补充成因交互逻辑，形成成因链框架，将所述成因链框架输入所述水电站运行耦合大模型的成因链优化模块，对成因链框架进行逻辑完善，并在优化后的成因链中，标注每个成因对应的异常关联节点、作用方式及影响范围，生成结构化的异常成因链，所述异常成因链包含成因节点、成因关联逻辑、作用路径及影响结果； 将所述异常成因链与异常传播轨迹进行关联性校验，输出校验通过后的异常成因链。

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华电四川发电有限公司瓦屋山分公司，其通讯地址为：620365 四川省眉山市洪雅县瓦屋山镇青龙村三组；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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