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龙图腾网获悉中通服节能技术服务有限公司申请的专利基于人工智能的智慧运维机器人实时状态监测系统及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：CN119850181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411912535.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于人工智能的智慧运维机器人实时状态监测系统及方法是由陆俊俊;常磊;叶鸣宇;方若帆;吕乐乐设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的智慧运维机器人实时状态监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的智慧运维机器人实时状态监测系统及方法，属于人工智能技术领域。本发明中智慧运维机器人抵达变电站、通信机房或数据中心的各设备监测点，采集多维度数据；抵达监测点时，获取实时电气参数数据，与多维度数据进行融合，得到数据集；采用卷积神经网络结合长短期记忆网络搭建主分析模型，输入训练好的主分析模型，输出设备当前状态评估结果；测量冷却介质参数，计算冷却过程中的焓差变化，量化冷却系统热交换效率；利用支持向量回归算法构建变压器冷却系统性能评估模型，输出冷却系统当前散热能力系数；将冷却系统当前散热能力系数结合设备当前状态评估结果，判断冷却系统是否满足散热需求。

本发明授权基于人工智能的智慧运维机器人实时状态监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的智慧运维机器人实时状态监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 智慧运维机器人按照预设巡检路径与时间间隔，抵达各设备监测点；启动传感器阵列，采集多维度数据； 从设备自带的监测系统获取实时电气参数数据，将所述实时电气参数数据与多维度数据进行融合，得到变电站数据集； 对变电站数据集进行预处理，采用卷积神经网络结合长短期记忆网络搭建主分析模型，其中，所述卷积神经网络用于自动提取图像和传感器时序数据中的局部特征，所述长短期记忆网络用于捕捉数据序列中的时间依赖关系；对所述主分析模型进行训练和优化，将预处理后的变电站数据集输入训练好的主分析模型，输出设备当前状态评估结果； 测量冷却介质参数，计算冷却过程中的焓差变化，量化冷却系统热交换效率；基于热力学原理与历史运行数据，利用支持向量回归算法构建变压器冷却系统性能评估模型，输入冷却系统热交换效率、环境温度和变压器负载率，输出冷却系统当前散热能力系数； 在变电站变压器冷却系统中，对于冷却油，实时获取冷却油的进口温度和冷却油的出口温度，采用科里奥利质量流量计测定冷却油的质量流量，量程依变压器冷却系统规模而定；对于冷却空气，测量得到冷却空气的进口温度和冷却空气的出口温度；利用热线式风速仪测量冷却空气流速，结合风道截面积计算体积流量，依据标准状态方程转换为冷却空气的质量流量； 根据热力学原理，冷却油的焓值变化计算公式为： ； 其中，是冷却油焓值变化量，是冷却油定压比热容； 冷却空气的焓值变化公式为： ； 其中，是冷却空气焓值变化量，是冷却空气进口的比焓值，是冷却空气出口的比焓值，，，是空气定压比热容，d是常数项，与基准焓值设定有关； 对于整个冷却系统的焓差变化，基于能量守恒定律，应为冷却油释放热量与冷却空气吸收热量相等，表示为：； 冷却系统热交换效率定义为实际热交换量与理论最大热交换量之比，计算公式为： ； 其中，是实际运行中冷却系统实现的焓差变化，取值为；为理论极限焓差变化，当冷却介质进出口温差达到最大可能温差时实现，对于油-空气冷却系统，假设冷却空气温度恒定，近似为冷却油从初始温度冷却到冷却空气温度时的焓差变化，公式表示为： ； 将所述冷却系统当前散热能力系数结合所述设备当前状态评估结果，判断冷却系统是否满足散热需求，进行故障预警。

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