厦门闽投科技服务有限公司郭阿勇获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门闽投科技服务有限公司申请的专利基于机器学习的电力系统巡检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：CN121213058B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511756344.X，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于机器学习的电力系统巡检方法是由郭阿勇;房胜;陈晟胤;刘维琦;刘旭杰设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的电力系统巡检方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力巡检管理技术领域，具体公开基于机器学习的电力系统巡检方法，该方法包括：边缘端先在历史巡检周期内读取传感装置自检数据并判定可用不可用，据此只对合格数据提取原始流并构建同设备同时间段的窗口观测集，将窗口观测集连同可用性状态送入轻量模型生成初始缺陷向量；随后按上行策略仅对可疑或拿不准的样本生成关联数据包并上送；云端对上行样本做回归融合得到缺陷概率并执行门控，依据事件标签进行风险评估产出风险评分，最后用风险评分限定自适应巡检周期并自动配置下一轮巡检与采集模态，实现高风险加密、低风险降频，减少无效里程与重复派单，提升服务级别协议达成与整体运维效率。
本发明授权基于机器学习的电力系统巡检方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的电力系统巡检方法，其特征在于，包括： 边缘处理端获取在历史巡检周期内电力设备传感装置的自检数据组，用于判定电力设备传感装置的可用性状态，基于可用性状态判定结果，提取电力设备的原始流数据进行窗口观测集构建，得到电力设备的窗口观测集； 将窗口观测集以及可用性状态输入至机器学习模型中，输出窗口观测集的初始缺陷向量，用于判定窗口观测集是否执行上行策略，若执行上行策略则边缘处理端生成窗口观测集的关联数据包； 边缘处理端将窗口观测集的关联数据包上传至云处理端，云处理端进行回归融合得到窗口观测集的缺陷概率，基于缺陷概率进行门控决策生成事件标签； 基于门控决策事件标签对电力设备进行风险评估，得到电力设备的风险评分，基于电力设备的风险评分限定自适应巡检周期，配置下一轮巡检过程。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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