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龙图腾网获悉中科知道(北京)科技有限公司申请的专利一种基于大模型的发电终端设备运检系统及方法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：CN120995290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511033036.4，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于大模型的发电终端设备运检系统及方法是由唐明杰;杨义贤;朱宇迪;黄明发;邓克俭;杨帆;邢娜设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的发电终端设备运检系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及发电终端设备运检的技术领域，尤其涉及一种基于大模型的发电终端设备运检系统及方法。本发明通过滑动窗口机制同步获取发电终端设备的实时数据，能够使得获取的实时数据更加有效；并通过训练获取到的发电终端设备在历史运行过程中的历史运行参数和历史故障类型构建决策树，能够有效地构建决策树，同时决策树基于实时数据能够更加准确地输出故障类型；并且基于输出的故障类型与实际故障类型的匹配度确定运检状态，基于运检状态确定调节参数。本发明通过基于运检状态调节参数，从而加强多源数据的协同分析，提高跨模态关联能力，进而提高发电设备运检的准确率。

本发明授权一种基于大模型的发电终端设备运检系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的发电终端设备运检系统，其特征在于，包括： 实时数据获取单元，其用以通过滑动窗口机制，同步获取设置在发电终端设备的若干传感器监测点生成的红外热像图与振动相位信号，并采集电气运行参数，其中，所有数据均按设定的滑动窗口长度进行时序对齐； 历史数据获取单元，其用以获取发电终端设备在历史运行过程中的历史运行参数以及历史故障类型，其中，历史运行参数包括红外热像图、振动相位信号和电气运行参数； 模型训练单元，其与所述历史数据获取单元相连，用以基于历史数据获取单元获取到的数据进行训练以构建决策树，其中，构建决策树需要设置的训练参数包括训练约束树结构时的最大深度、叶节点最小样本数、决策树的训练迭代次数和初始学习率； 模型输出单元，其分别与所述实时数据获取单元和所述历史数据获取单元相连，将所述实时数据获取单元获取到的数据输入至所述决策树中，输出发电终端设备在异常运行时的故障类型； 分析单元，其与所述模型输出单元相连，用以基于预设时间段内所述模型输出单元输出的故障类型与实际故障类型的匹配度确定运检状态，并基于运检状态调节训练决策树中训练约束树结构时的最大深度，并在调整次数等于预设次数且运检状态仍不合格时调整决策树的训练迭代次数； 所述分析单元还用以基于获取的多个预设时间段内的匹配度，绘制匹配度-预设时间段曲线，其中，在确定所述运检状态为第一状态时进行上述步骤，第一状态为所述匹配度小于第一预设匹配度且大于第二预设匹配度； 所述分析单元还用以基于曲线若干节点对应的斜率的绝对值的平均值确定是否调节训练约束树结构时的最大深度； 所述分析单元还用以基于预设时间段内获取的样本量与预设样本量的比值增加训练约束树结构时的最大深度，且训练约束树结构时的最大深度的增加幅度与比值成正比。

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