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龙图腾网获悉广州平高电力技术有限公司申请的专利基于多模态人工智能的电力设备综合在线监测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：CN121033524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511152325.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态人工智能的电力设备综合在线监测方法及系统是由魏稼鹏;刘恒;张凯;杨紫阳;胡宏;林惠子;龚红波;姚伟;刘坤亮;马东岭设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态人工智能的电力设备综合在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于多模态人工智能的电力设备综合在线监测方法及系统，方法包括：通过移动巡视平台同步采集电力设备的样本数据集，生成用于标识本次采样所归属的电力设备编号；在边缘AI推理平台执行多模态融合识别，输出当前样本所属设备的状态异常类别以及当前图像中识别的行为异常类别，并生成标准事件描述五元组；基于所述标准事件描述五元组，构建因果图谱，通过结构连接增强与空间距离衰减机制计算节点间因果评分，生成带因果评分的异常因果图谱以及每个状态异常节点的因果路径集合；将所述因果图谱以及每个状态异常节点的因果路径集合映射到三维数字孪生模型。本发明构建智慧变电站运维体系提供了完整的解决路径。

本发明授权基于多模态人工智能的电力设备综合在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态人工智能的电力设备综合在线监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、通过移动巡视平台同步采集电力设备的样本数据集，并进行设备绑定，生成用于标识本次采样所归属的电力设备编号； S2、在边缘AI推理平台执行多模态融合识别，结合所述样本数据集，输出当前样本所属设备的状态异常类别以及当前图像中识别的行为异常类别，并与所述用于标识本次采样所归属的电力设备编号、空间坐标以及时间戳，生成标准事件描述五元组； S3、基于所述标准事件描述五元组，结合设备电气拓扑结构、空间距离及事件时序构建因果图谱，所述当前样本所属设备的状态异常类别以及当前图像中识别的行为异常类别作为输入，通过结构连接增强与空间距离衰减机制计算节点间因果评分，生成带因果评分的异常因果图谱以及每个状态异常节点的因果路径集合； S4、将所述因果图谱以及每个状态异常节点的因果路径集合映射到三维数字孪生模型，以实现异常空间标注、路径动态回溯及交互式诊断； 其中，所述基于所述标准事件描述五元组，结合设备电气拓扑结构、空间距离及事件时序构建因果图谱，具体包括： 将所述标准事件描述五元组作为节点，生成节点集； 基于所述节点构建满足构建条件的因果候选边，构建条件包括：第一节点发生时间小于第二节点；第一节点与第二节点所在空间距离不超过预设的最大交互距离；第一节点与第二节点分别所对应的用于标识本次采样所归属的电力设备编号在结构模型中有电气、控制或空间直接连接； 基于时间间隔特征、空间距离特征、以及设备之间的连接关系为因果候选边计算融合因果权重； 基于所述节点集、因果候选边集以及融合因果权重构建因果图谱； 所述将所述因果图谱以及每个状态异常节点的因果路径集合映射到三维数字孪生模型，具体包括： 将所述因果图谱的节点与数字孪生三维模型中的设备模型节点进行绑定； 将节点类型映射为三维标注，并绑定时间t用于时间回放控制； 获取每个状态异常节点的因果路径集合，在三维空间中按时间顺序依次连接，以形成空间路径轨迹，并结合所述融合因果权重计算出路径总重要性评分； 以所述路径总重要性评分排序选择前K条最重要的路径作为默认高亮展示。

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