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龙图腾网获悉中能拾贝科技有限公司申请的专利一种基于大模型的水电设备智能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：CN121544241B 。

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：202610050772.9，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于大模型的水电设备智能监测系统及方法是由沈春贤;于淼;黎志展;宋龙;杨思敏设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的水电设备智能监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的水电设备智能监测系统及方法，涉及水电设备智能监测技术领域，包括分析水电设备中监测参数对工况变化的敏感程度，得到特征水电设备；分析阈值设置数据对工况下特征水电设备的设备状态诊断准确度，得到目标工况；确定标记水电设备和标记工况，分析在标记工况下标记水电设备对在目标工况下特征水电设备中监测参数的数据影响尺度，并生成目标工况下特征水电设备的影响尺度数据；根据影响尺度数据，构建特征水电设备的异常监测模型，对特征水电设备进行监测，不仅仅使得对水电设备状态诊断变得准确，还提高了水电设备的运行效率，避免水电设备意外损坏，保障了水电站安全运行。

本发明授权一种基于大模型的水电设备智能监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的水电设备智能监测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：获取水电站中水电设备的历史监测记录，分析水电设备中监测参数对工况变化的敏感程度，得到特征水电设备； 步骤S2：从平台中获取特征水电设备的阈值设置数据，分析阈值设置数据对工况下特征水电设备的设备状态诊断准确度，得到目标工况； 步骤S3：分析其他水电设备在不同工况下与目标工况下特征水电设备之间的状态关联状况，确定标记水电设备和标记工况，分析在标记工况下标记水电设备对在目标工况下特征水电设备中监测参数的数据影响尺度，并生成目标工况下特征水电设备的影响尺度数据； 步骤S4：根据影响尺度数据，构建特征水电设备的异常监测模型，对特征水电设备进行监测； 所述步骤S3包括： 获取特征水电设备的目标工况的目标历史时段，获取标记水电设备的标记工况； 计算目标工况下特征水电设备中第d项监测参数与标记工况下标记水电设备中第k项监测参数在各个目标历史时段内的数据影响值，并进行汇集，得到数据影响值集Q； 获取数据影响值集Q中方差δ，设置方差阈值δ◇，当δδ◇时，则判定在标记工况下标记水电设备中第k项监测参数对目标工况下的特征水电设备中第d项监测参数的数据变化不具备影响，当δ≤δ◇时，获取数据影响值集Q中各个元素的数据影响值的平均值Qμ； 设置数据影响阈值q´，当Qμq´，则判定在标记工况下标记水电设备中第k项监测参数对目标工况下的特征水电设备中第d项监测参数的数据变化具备影响，将标记工况下标记水电设备中第k项监测参数，记为对目标工况下特征水电设备中第d项监测参数的影响监测参数，并对第d项监测参数进行标记，当Qμ≤q´时，则对标记工况下标记水电设备中第k项监测参数不进行处理； 获取标记工况下标记水电设备对目标工况下特征水电设备中监测参数具有影响的若干项影响监测参数并进行汇集，生成目标工况下特征水电设备的影响尺度数据； 所述步骤S4包括： 获取目标工况下特征水电设备的影响尺度数据，从影响程度数据中获取对目标工况下的特征水电设备中被标记的监测参数具有影响的标记工况下标记水电设备的影响监测参数； 分别获取特征水电设备和标记水电设备对于目标工况下各个目标历史时段的目标历史记录，将标记工况下标记水电设备的目标历史记录中对目标工况下的特征水电设备中被标记监测参数具有影响的影响监测参数的数据集，以及目标工况下特征水电设备的目标历史记录中被标记的监测参数的数据集，作为目标历史时段内模型的输入； 设置特征时长和异常变量W，当特征水电设备在目标历史时段后特征时长内没有发生异常时，则特征水电设备在目标历史时段内的异常变量W=0，反之，则特征水电设备在目标历史时段内的异常变量W=1； 将特征水电设备在目标历史时段内的故障变量W作为输出，按照比例，度目标历史时段划分为训练集和测试集，使用大模型技术，对特征水电设备中被标记监测参数的异常监测模型进行构建； 在当前周期内使用异常监测模型，对特征水电设备中的被标记的监测参数进行异常监测，并使用阈值设置数据对水电站中水电设备进行异常监测，获取水电站中被判定为异常的水电设备，并通过平台进行上报。

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