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龙图腾网获悉国网新疆电力有限公司电力科学研究院;国网新疆电力有限公司吐鲁番供电公司申请的专利基于人工智能知识图谱的设备缺陷诊断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：CN119760559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411638262.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于人工智能知识图谱的设备缺陷诊断方法及系统是由李明轩;刘呱呱;李峰;王斌;樊树铭设计研发完成，并于2024-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能知识图谱的设备缺陷诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及设备缺陷诊断技术领域，公开了一种基于人工智能知识图谱的设备缺陷诊断方法及系统，该方法包括：预设监测周期和更新周期，获取第一数据、第二数据和第三数据，训练缺陷诊断知识图谱，进行单侧缺陷诊断和协同缺陷诊断，更新所述缺陷诊断知识图谱。该系统与该方法对应。本申请，通过获取第一数据实现对一次设备单侧缺陷诊断，通过获取第二数据实现对二次设备单侧缺陷诊断，通过获取第三数据实现对一、二次设备协同缺陷诊断，且为进行全周期数据挖掘和人工智能知识图谱技术改进提供了数据基础；结合监测周期和更新周期实现全周期数据挖掘，结合协同缺陷诊断实现人工智能知识图谱技术改进，最后实现了基于人工智能知识图谱的设备缺陷诊断。

本发明授权基于人工智能知识图谱的设备缺陷诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能知识图谱的设备缺陷诊断方法，其特征在于，该方法包括： S1：预设监测周期和更新周期，所述更新周期为所述监测周期的正整数倍； S2：获取用于训练预设的缺陷诊断知识图谱的一次设备的第一数据、二次设备的第二数据与一、二设备关联的第三数据；所述第一数据用于表征一次设备的第一运行状态、第一缺陷及对应的第一解决措施；所述第二数据用于表征二次设备的第二运行状态、第二缺陷及对应的第二解决措施；所述第三数据用于表征一、二次设备之间的关联运行状态、关联缺陷及对应的关联解决措施； S3：训练所述缺陷诊断知识图谱；所述缺陷诊断知识图谱包括单侧图谱和协同图谱，并用于进行缺陷诊断和预警；所述缺陷诊断知识图谱存储有专家缺陷库和数据缺陷库；所述专家缺陷库由领域专家的专业知识得到，所述数据缺陷库存储由数据分析的结果得到； S4：基于所述第一数据，并利用所述单侧图谱，进行一次设备的单侧缺陷诊断，输出第一缺陷诊断结果； S5：基于所述第二数据，并利用所述单侧图谱，进行二次设备的单侧缺陷诊断，输出第二缺陷诊断结果； S6：基于所述第三数据，并利用所述协同图谱，进行一、二次设备的协同缺陷诊断，输出第三缺陷诊断结果； S7：获取缺陷诊断记录和预警记录，更新所述缺陷诊断知识图谱； 其中，所述第一数据和所述第二数据的获取和处理具体包括： 利用在设备及对应的通信接口上设置的采集设备获取对应的第一原始数据和第二原始数据； 预处理所述第一原始数据和第二原始数据数据，得到第一训练数据和第二训练数据； 利用预设的专家缺陷库对所述第一训练数据和所述第二训练数据进行特征提取，使数据以运行状态缺陷解决措施关联数据链的形式进行存储，得到对应的所述第一数据和所述第二数据； 所述第三数据的获取和处理具体包括： 获取所述第一数据和所述第二数据，将所述第一数据和所述第二数据进行基于时间序列的匹配； 预设关联时间阈值，当所述第一数据中的一次设备的缺陷的发生时刻和所述第二数据中的二次设备的缺陷的发生时刻之差的绝对值小于或等于所述关联时间阈值时，遍历所述专家缺陷库，当未匹配到相同缺陷时，将该第一数据和该第二数据进行关联后定义为候选第三数据； 预设关联次数阈值，当所述候选第三数据在一个所述更新周期中出现的次数大于或等于所述关联次数阈值时，将该候选第三数据以关联运行状态关联缺陷关联解决措施关联数据链的形式进行存储，得到所述第三数据并存入所述数据缺陷库。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网新疆电力有限公司电力科学研究院;国网新疆电力有限公司吐鲁番供电公司，其通讯地址为：830000 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市新市区长春中路恒达街200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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