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龙图腾网获悉北京中安瑞力科技有限公司申请的专利一种基于大模型新型电力设备智能巡检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：CN121581843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511765913.7，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于大模型新型电力设备智能巡检系统是由黄世祥设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型新型电力设备智能巡检系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型新型电力设备智能巡检系统，包括多模态数据模块、程度检测模块、量化分析模块以及跨模态增强模块；所述多模态数据模块用于非接触式的采集多维数据，并对多维数据进行触发式融合和时间同步；所述程度检测模块能够利用预训练匹配大模型的先验知识，通过生成描述性文本获得有限样本数据引导视觉特征匹配，采用二分图匹配技术识别特征空间中的多维数据离群点作为潜在未知老化候选，输出绝缘老化程度；所述量化分析模块通过计算绝缘老化程度点云与目标点云之间的单向距离值。本发明能够主动发现并标记训练集中未出现过的老化程度数据，从根本上扩展了系统的老化程度检测范围，提升对升压站内设备异常的识别能力。

本发明授权一种基于大模型新型电力设备智能巡检系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型新型电力设备智能巡检系统，其特征在于，包括多模态数据模块、程度检测模块、量化分析模块以及跨模态增强模块； 所述多模态数据模块用于非接触式的采集多维数据，并对多维数据进行触发式融合和时间同步； 所述程度检测模块能够利用预训练匹配大模型的先验知识，通过生成描述性文本获得有限样本数据引导视觉特征匹配，采用二分图匹配技术识别特征空间中的多维数据离群点作为潜在未知老化候选，输出绝缘老化程度； 所述程度检测模块包括大模型预设子单元、学习子单元和区分子单元； 所述大模型预设子单元能够根据互联网上电力设备巡检的文本-图像对结合神经网络架构构建并训练匹配大模型； 所述学习子单元能够在面对少量待检测的设备图像时，利用预训练大模型生成与图像内容相关的描述性文本作为有限样本数据，概括图像中的关键特征和潜在老化程度信息； 所述区分子单元能够将设备图像的老化程度特征映射到一个高维的特征空间中，再基于二分图匹配技术将设备图像特征空间中的特征点与已知老化程度特征输入，通过计算特征点与已知老化程度特征之间的相似度，若某特征点与所有已知老化程度特征的相似度均低于设定阈值，则被判定为离群点； 相似度的计算公式如下： 其中，为设备图像的老化程度特征，为已知老化程度特征，代表训练集中已知老化程度的原型表示； 所述量化分析模块通过计算绝缘老化程度点云与目标点云之间的单向距离值，并取距离中的最大值；将最大值与时间维度结合，形成状态演化序列； 所述量化分析模块的具体内容如下： 1从标准库中调取对应对应型号断路器和隔离开关的三维CAD模型下的基准点云数据的三维CAD模型下的基准点云数据，将其定义为中心线； 2将程度检测模块输出的绝缘老化程度数据的目标点云与模型进行比对，计算实时点云中的每一个点到目标点云中最近点的单向距离值，并取距离中的最大值，最大值的计算公式如下： 其中，A老化程度数据的点云集合，B为目标点云集合，a为老化程度数据中任意一个点云，b为目标点云，为点a与点b之间的欧几里得距离； 3将最大值与时间维度结合，对同一实时程度数据在连续多个巡检周期内计算出的最大值进行记录，形成状态演化序列 所述跨模态增强模块用于将有限样本数据和单向距离值最大值为约束条件输入至预训练的生成式大模型中，生成式大模型能够生成多样化的老化合成数据，构成增强数据集。

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