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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;国网信通亿力科技有限责任公司申请的专利基于多模态大模型的行业用电异动智能分析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：CN121765605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610251127.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于多模态大模型的行业用电异动智能分析方法及系统是由高松;杨俊义;夏超鹏;高志野;薛禾雨;郭雪庆;朱建利;黄屏发;谢宏宇;许熠;廖诚杰设计研发完成，并于2026-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的行业用电异动智能分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多模态大模型的行业用电异动智能分析方法及系统，包括以下步骤：S1:获取电力系统多源数据，并预处理，得到标准化时序数据集；S2:基于标准化时序数据集，进行特征提取，构建特征数据集；S3：基于特征数据集，结合多层级关联关系网络，构建行业用电异动知识图谱；S4:构建融合时序Transformer、图神经网络及知识嵌入模块的多模态异动检测模型，并基于特征数据集和电力知识图谱训练；S5:将训练完成的多模态模型部署于分布式流处理平台，实现实时异动检测与多维智能分析；S6:对实时异动检测与多维智能分析结果进行可视化处理。本发明能够面向复杂的行业实际需求，实现对行业用电异常的全方位智能监测。

本发明授权基于多模态大模型的行业用电异动智能分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的行业用电异动智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:获取电力系统多源数据，并预处理，得到跨模态标准化时序数据集； S2:基于跨模态标准化时序数据集，进行特征提取，构建特征数据集； S3：基于特征数据集，结合多层级关联关系网络，构建行业用电异动知识图谱； S4:构建融合时序Transformer、图神经网络及知识嵌入模块的多模态异动检测模型，并基于特征数据集和电力知识图谱训练； S5:将训练完成的多模态模型部署于分布式流处理平台，实现实时异动检测与多维智能分析； S6:对实时异动检测与多维智能分析结果进行可视化处理； 所述多模态大模型包括输入层、多模态处理层、多模态融合层和任务特定解码层，具体如下：所述输入层输入特征数据集XT={x1,x2,...,xt,...,xT}，其中xt为时刻t输入特征数据，T为时间序列总数；多层级关联关系网络特征G=V,E,TV,TE,X，其中V为所有节点、E为所有实体关系、TV为节点类型、TE为边类型，X为节点特征矩阵；知识图谱特征KG={hs,r,ts}，其中hs为头实体，r为关系，ts为尾实体；所述多模态处理层，通过时序Transformer、图神经网络及知识嵌入模块进行三路编码，获取对应表征特征；所述多模态融合层，将三种模态的表征进行融合；所述任务特定解码层，基于融合表征，设计多任务解码头，包括电量预测解码头、异常检测解码头和行为分析解码头。

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