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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;合肥工业大学;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国电南瑞科技股份有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司申请的专利集控系统中智能闭环联动巡检方法、模型训练方法、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：CN119362238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411350851.9，技术领域涉及：H02B3/00；该发明授权集控系统中智能闭环联动巡检方法、模型训练方法、系统是由汪勋婷;李奇越;丁津津;李坚林;谢铖;张倩;郭振宇;徐斌;谢佳;黄伟民;章海斌;孙伟;李帷韬;赵恒阳;顾孟飞;胡浔惠;贾轶峰设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本集控系统中智能闭环联动巡检方法、模型训练方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供集控系统中智能闭环联动巡检方法、模型训练方法及系统，是利用深度学习网络框架，并结合智能巡检机器人巡检算法技术，综合的对集控系统实现故障发现、故障定位与故障报警的闭环巡检功能，整个闭环巡检过程将使用智能巡检机器人利用传感器和通信设备获取大量冗余报警信息，再将这些信息序列放入双向长短期记忆网络双向长短期记忆网络，输出层根据隐藏状态生成最终的输出。这种结构使得Bi‑LSTM网络能够有效地处理时序数据，并捕捉数据序列中的长期依赖关系，得到设备状态信息与位置信息，最后再反馈至智能巡检机器人，实现闭环巡检。

本发明授权集控系统中智能闭环联动巡检方法、模型训练方法、系统在权利要求书中公布了：1.集控系统中智能闭环联动巡检方法，其特征在于，包括以下步骤： 将待巡检空间划分为多个格栅；为每个格栅定义标签；所述标签能够体现格栅内的障碍物坐标； 针对格栅中的空白区域随机采样多个点生成潜在路径节点，并进行连接，然后在格栅内连接多个采样点，形成路径的局部路径段，多个局部路径段构成路径网络，然后基于路径网络进行路径规划； 巡检机器人依据最优路径行进，获取巡检空间内的报警信号，多个巡检机器人获取的报警信号构成报警数据序列； 所述报警数据序列作为训练好的报警信息模型的输入，输出设备状态和位置信息； 巡检机器人获取报警信息模型输出的设备状态和位置信息，并反馈至上位机，完成闭环巡检； 所述报警信息模型包括输入层、Bi-LSTM层、全连接层、softmax层、分类输出层； 其中，Bi-LSTM层中LSTM单元的状态激活函数为tanh，门激活函数为sigmoid， 对所述路径网络进行优化的方法具体如下： 通过PRM算法在待巡检空间内随机采样一系列点作为潜在路径节点，所述路径节点由栅格中的空白区域随机生成，以确保涵盖整个环境；利用局部路径规划算法A*算法在栅格中连接这些采样点，形成路径的局部路径段，多个局部路径段构成PRM的路径网络，基于路径网络进行路径规划； 其中，A*算法通过如下公式计算每个随机采用的路径节点的优先级； fn＝gn+hn 其中：fn是节点n的综合优先级；gn是节点n距离起点的代价；hn是节点n距离终点的预计代价，hn是A*算法的启发函数； 其中启发函数hn采用距离*倍数形式，即: hn＝h1n*1+h2nh3n*a 式中，h1n为当前点到目标点的欧式距离,h2n为当前点到目标点的曼哈顿距离，h3n为起点到目标点的曼哈顿距离，a是当前节点与目标节点的距离乘以的一个可变倍数； A*算法在运算过程中，每次从优先队列中选取fn值最小的节点作为下一个待遍历的节点；最终得到优先级节点集合，将优先级集合中的节点构建一个图形式的路径网络。

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安徽省电力有限公司电力科学研究院;合肥工业大学;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国电南瑞科技股份有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市经济开发区紫云路299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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