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龙图腾网获悉上海长庚信息技术股份有限公司申请的专利基于大模型的发电系统故障辅助决策生成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：CN120387060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510313863.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于大模型的发电系统故障辅助决策生成方法及系统是由陈言;段新平;李玉珍;王友卓;宋剑设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的发电系统故障辅助决策生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于大模型的发电系统故障辅助决策生成方法及系统，该方法和系统依次通过获取发电系统的当前检测信息集，对所述当前检测信息集进行预处理生成时间序列数据集；根据所述时间序列数据集基于预设的ARIMA模型生成第一预测信息和残差序列；将所述残差序列输入预设的LSTM网络生成第二预测信息；根据所述第一预测信息和所述第二预测信息结合生成初步故障信息；将所述初步故障检测信息输入预先训练的Transformer模型进行深度特征提取和上下文关联分析并生成辅助决策信息，将所述辅助决策信息发送至管理人员；进而实现提升发电系统故障检测的准确性，增强辅助决策的智能化水平，显著提高系统的运行稳定性和管理效率。

本发明授权基于大模型的发电系统故障辅助决策生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的发电系统故障辅助决策生成方法，其特征在于，包括： 获取发电系统的当前检测信息集，对所述当前检测信息集进行预处理生成时间序列数据集； 根据所述时间序列数据集基于预设的ARIMA模型生成第一预测信息和残差序列； 将所述残差序列输入预设的LSTM网络生成第二预测信息； 根据所述第一预测信息和所述第二预测信息结合生成初步故障信息； 将所述初步故障检测信息输入预先训练的Transformer模型进行深度特征提取和上下文关联分析并生成辅助决策信息，将所述辅助决策信息发送至管理人员； 初步故障信息包括历史故障匹配标识、故障类型、故障概率和故障严重程度； 将所述初步故障检测信息输入预先训练的Transformer模型进行深度特征提取和上下文关联分析并生成辅助决策信息，包括： 根据所述历史故障匹配标识对所述历史故障数据库中检索获取对应的故障案例文本信息，根据专家规则标识对专家经验库查询获取对应的处理建议文本，对所述故障案例文本信息和所述处理建议文本基于文本编码算法进行向量化表示，生成上下文嵌入数据； 根据所述初步故障检测信息和所述上下文嵌入数据进行特征拼接与加权整合，生成融合特征表示； 将所述融合特征表示输入预先训练的Transformer模型，通过多头注意力机制对所述融合特征进行深度特征提取和上下文关联分析，并生成深度关联特征； 根据所述深度关联特征和所述专家经验库进行策略推断生成辅助决策候选信息； 对所述辅助决策候选信息进行结果格式化和优选筛选，生成辅助决策信息，其中，所述辅助决策信息包括可执行维修策略、检修时机建议以及资源配置方案。

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