华电电力科学研究院有限公司陈喆获国家专利权
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龙图腾网获悉华电电力科学研究院有限公司申请的专利一种基于多智能体系统的电气设备异常诊断方法和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：CN121434664B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202512020747.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于多智能体系统的电气设备异常诊断方法和系统是由陈喆;李志军;张平;张莉;姬莉;方政;牛斌;陈潮;杨天;朱浩然;周培尧设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多智能体系统的电气设备异常诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于动态任务适配与联邦学习的电气设备异常诊断多智能体方法，通过引入动态任务适配机制和联邦学习协同诊断两大核心技术，构建一个能够自适应、隐私保护、持续学习的电气设备异常诊断多智能体系统。该方案通过动态任务适配机制，能够针对不同异常特征选择最优诊断策略，提升复合故障和新型异常的诊断准确率；通过联邦学习技术，使不同电力站点的智能体能够共同训练诊断模型而不共享原始数据，既解决数据孤岛问题，又保障数据隐私和安全；同时，动态任务适配机制使系统能够根据异常特征自主调整诊断策略，提升系统对多样化异常类型的适应能力。
本发明授权一种基于多智能体系统的电气设备异常诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体系统的电气设备异常诊断方法，其特征在于，基于由设备诊断智能体、单元协同诊断智能体和系统联邦学习智能体组成的全局诊断模型实现，所述方法包括： 获取由设备诊断智能体基于多模态传感器数据进行初步检测得到的电气设备的异常数据，并从所述异常数据中提取多维度特征； 通过单元协同诊断智能体内的动态任务适配引擎，采用强化学习策略，基于所述多维度特征生成最优诊断策略，并利用设备关联图谱和图卷积网络模型，预测所述异常数据在电气设备间的传播路径； 根据所述传播路径，组建由多个设备诊断智能体构成的诊断智能体联盟；通过所述诊断智能体联盟，按照所述最优诊断策略执行协同诊断，并生成诊断结果， 其中，通过系统联邦学习智能体，协调多个所述单元协同诊断智能体，执行联邦学习以更新所述全局诊断模型。
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