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龙图腾网获悉中电福富信息科技有限公司申请的专利基于大模型代理架构的能源管理多智能体协同优化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：CN119739071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411871604.3，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于大模型代理架构的能源管理多智能体协同优化方法及系统是由洪雅冬;孙涛;陈标;马锦玲;邓诗月;汤闽;王华设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型代理架构的能源管理多智能体协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型代理架构的能源管理多智能体协同优化方法及系统，其包括多智能体架构模块、模型处理模块、数据采集与管理模块、系统集成与交互模块和协同优化控制模块；模型处理模块含大模型及多种小模型，实现任务处理与分析；数据采集与管理模块采集和处理多源数据；系统集成与交互模块实现与多平台集成及可视化交互；协同优化控制模块保障智能体协同工作与系统优化。本发明具有自主性与分散控制、异构性与模块化、智能协同性等优势，能精准诊断仪表故障、优化能源管理、智能控制生产，提升企业能源利用效率、仪表运行稳定性和整体运营管理水平，助力企业实现绿色低碳转型，适用于各类工业生产企业的能源管理与能源设备维护场景。

本发明授权基于大模型代理架构的能源管理多智能体协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型代理架构的能源管理多智能体协同优化方法，其特征在于：包括以下步骤： S1任务输入与初步处理步骤：接收用户输入的任务，对输入的任务进行Prompt查询，将其转化为适配大模型处理的形式，大模型对任务进行规划和拆解，确定需执行的子任务，依据子任务确定要采集的数据类型，从包含传感器、智能仪表和企业内部生产数据库的数据源系统采集仪表运行状态数据、能耗数据和生产环境数据，对采集的数据进行清洗去除异常值和噪声，并进行包括归一化处理和特征提取的预处理； S2数据采集与模型分析步骤：针对不同子任务调用相应模型，对于仪表故障诊断子任务调用包含DBSCAN模型和AutoEncoder模型的故障诊断小模型群，DBSCAN模型通过对仪表运行数据聚类分析定位故障位置，AutoEncoder模型通过学习仪表正常运行模式判断数据偏差确定故障；对于能耗分析子任务调用包含ARIMA模型的用能分析小模型群，根据能耗数据特征选择合适方法进行用能预测、高能耗识别和用能异常检测，若数据有趋势性采用非线性趋势预测法，若有季节性采用季节自回归模型，若无趋势性和季节性采用移动平均法，之后将模型分析结果返回大模型； S3结果整合与控制执行步骤：大模型综合小模型结果进行根因分析，从整体系统角度挖掘问题根本原因，基于根因分析生成包含仪表故障处理建议和能源分配策略的优化策略建议，根据优化策略建议生成控制器指令，实现对能源设备和能源管理系统的动态控制，且系统能根据设备老化、生产计划变更和能源供应波动情况动态调整控制策略； 在步骤S2中，所述DBSCAN模型在聚类分析时根据数据密度分布确定聚类参数，AutoEncoder模型通过构建多层神经网络学习正常运行模式，ARIMA模型根据能耗数据自相关性和季节性特征确定模型参数进行预测，在能耗分析时结合历史能耗和生产计划数据综合判断； 在步骤S3中，所述根因分析过程中，大模型结合设备运行原理、生产计划要求和历史数据经验分析故障与能耗异常因果关系，生成优化策略建议时综合考虑企业生产目标、成本限制和能源供应情况，控制器指令通过特定通信协议传输至PLC，PLC根据指令控制能源设备启停、速度、功率参数，系统通过实时监测数据和反馈机制评估调整效果。

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