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龙图腾网获悉电云维(北京)科技有限公司申请的专利一种基于智能体的配电系统健康监测与预测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：CN120582340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510730389.3，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种基于智能体的配电系统健康监测与预测方法是由张丛;张坤;彭洪宝设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能体的配电系统健康监测与预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能体的配电系统健康监测与预测方法，涉及电力设备智能化监测与诊断领域，具体包括：建立跨层级智能体协作机制，通过单节点智能体的自主判断识别配电系统的设备故障源，根据全局信息制定调度维护的策略指令，将策略指令通过层级间的协作反馈至配电系统的全局节点，基于执行调度维护的策略指令的反馈结果，利用系统调度智能体对故障风险进行预测，基于预测结果提供预警级别，并通过智能调度算法优化资源调度维护配置，基于实际情况与预测结果的监测偏差进行自我学习。本发明通过跨层级智能体协作，实时识别故障、制定策略、预测风险、优化调度，并实现自主学习，提升配电系统的智能监测与运维能力。

本发明授权一种基于智能体的配电系统健康监测与预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能体的配电系统健康监测与预测方法，其特征在于，具体包括： 建立跨层级智能体协作机制，通过单节点智能体的自主判断识别配电系统的设备故障源，将节点状态和故障信息打包报送至宏观层级； 通过插件式API架构动态注册并连接不同设备传感器，利用事件驱动模型支持异步机制实时采集配电系统中设备的运行状态数据并进行预处理； 通过自修正特征算法结合配电系统中设备的历史运行状态数据动态提取时间-频率特征； 将单节点智能体嵌入本地推断中，并基于配电系统的设备关系图通过因果关系推断算法分析故障根源； 所述自修正特征算法的具体公式为： ； 其中，表示经过自修正后提取的时间-频率特征，表示上一时间点经过修正后提取的时间-频率特征，表示当前运行状态数据提取的时间-频率特征，表示历史运行状态数据，表示控制特征融合程度的自修正学习率，表示故障惩罚系数； 通过虚拟干预递推估算在不同时间点每条故障影响的路径强度信息； 所述递推估算在不同时间点每条故障影响的路径强度信息的具体公式表示为： ； 其中,表示路径强度信息，表示故障影响的路径总数，表示粒子索引，表示第k个粒子在时间点t经过虚拟干预后的影响权重，表示第k个粒子在时间点t经过虚拟干预后的效果反映； 根据全局信息制定调度维护的策略指令，将策略指令通过层级间的协作反馈至配电系统的全局节点； 利用强化学习根据所有故障影响的路径推导最优调度指令； 全局节点将调度策略指令分解成子策略，通过层级关系传达至配电系统的设备的潜在故障源； 层级之间设置向上反馈，向全局节点汇报策略执行效果、实际偏差和潜在风险； 设置全局-区域-设备的闭环协同，自动协调当前故障节点的邻近单节点智能体执行调度维护的策略指令； 通过AI情景虚拟验证策略在不同故障情况下的鲁棒性； 基于执行调度维护的策略指令的反馈结果，利用系统调度智能体对故障风险进行预测； 基于预测结果提供预警级别，并通过智能调度算法优化资源调度维护配置； 基于实际情况与预测结果的监测偏差进行自我学习。

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