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龙图腾网获悉湖北荣创科技有限公司申请的专利一种云端大模型故障诊断与预测的变电站智慧运维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：CN120951127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511059169.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种云端大模型故障诊断与预测的变电站智慧运维方法及系统是由刘海波;罗传仙;熊瑞屏;吴丽英设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云端大模型故障诊断与预测的变电站智慧运维方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云端大模型故障诊断与预测的变电站智慧运维方法及系统，属于变电站运维技术领域，方法包括：对待建大模型进行分析，获得待建大模型进行故障诊断和故障预测需要的诊断采集数据和预测采集数据，根据诊断采集数据和预测采集数据生成边缘端的数据优化方案，根据数据优化方案为边缘端配置相应的数据优化模型；对变电站进行实时数据采集，获得相应变电站的采集数据；通过预设的数据优化模型对预处理后的采集数据进行处理，获得相应的诊断采集数据和预测采集数据，将诊断采集数据和预测采集数据发送到云端；通过预设的云端大模型对诊断采集数据和预测采集数据进行分析，获得相应的故障诊断结果数据和故障预测结果数据。

本发明授权一种云端大模型故障诊断与预测的变电站智慧运维方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云端大模型故障诊断与预测的变电站智慧运维系统，其特征在于，包括云端、边缘端和设备端； 所述云端包括大模型分析模块、故障诊断模块和故障预测模块； 所述大模型分析模块用于对待建大模型进行分析，获得待建大模型进行故障诊断和故障预测需要的诊断采集数据和预测采集数据，根据诊断采集数据和预测采集数据生成边缘端的数据优化方案，根据数据优化方案为边缘端配置相应的数据优化模型； 所述故障诊断模块用于对变电站进行故障诊断，实时识别接收到的诊断采集数据，根据诊断采集数据调用预设的大模型进行分析，获得相应的故障诊断结果数据； 所述故障预测模块用于对变电站进行故障预测，实时识别接收到预测采集数据，根据预测采集数据调用预设的大模型进行分析，获得相应的故障预测结果数据； 所述设备端包括采集模块； 所述采集模块用于对变电站进行实时数据采集，获得相应变电站的采集数据，将采集数据发送给边缘端； 所述边缘端包括数据处理模块； 所述数据处理模块用于进行数据处理，接收设备端发送的采集数据，对采集数据进行预处理，通过预设的数据优化模型对预处理后的采集数据进行处理，获得相应的诊断采集数据和预测采集数据，将诊断采集数据和预测采集数据发送到云端； 对待建大模型进行分析，包括： 定义中间体数据，中间体数据是边缘端对预处理后的采集数据进行优化处理后生成的用于云端大模型分析的中间结果； 基于中间体数据定义确定对变电站进行故障诊断和故障预测具有的各种中间体数据； 对各个中间体数据进行优先级评估，将优先级最高的中间体数据标记为目标中间体数据，根据目标中间体数据确定待建大模型进行故障诊断和故障预测需要的诊断采集数据和预测采集数据； 基于中间体数据定义确定对变电站进行故障诊断和故障预测具有的各种中间体数据，包括： 确定实现对变电站进行故障诊断和故障预测具有的各种大模型建立方案，根据大模型建立方案识别待建大模型进行故障诊断和故障预测分别对初始诊断采集数据和初始预测采集数据进行处理的过程，形成故障诊断和故障预测分别对应的诊断数据变化链和预测数据变化链，初始诊断采集数据和初始预测采集数据指的是对采集数据进行预处理后获得的用于故障诊断和故障预测的输入数据； 根据诊断数据变化链和预测数据变化链进行组合分析，获得各种中间体数据； 对各个中间体数据进行优先级评估，包括： 识别边缘端的资源数据，根据资源数据对各个中间体数据进行筛选，剔除不满足资源数据限制要求的中间体数据； 预估按照相应中间体数据进行分析的故障诊断效率、故障诊断精度、故障预测效率和故障预测精度，将故障诊断效率、故障诊断精度、故障预测效率和故障预测精度代入预设的优先值公式中进行计算，确定各个中间体数据对应的优先值； 按照优先值从高到低的顺序对中间体数据进行排序，选择排序第一的中间体数据为目标中间体数据。

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