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龙图腾网获悉长江勘测规划设计研究有限责任公司申请的专利基于知识图谱的水电机组检修资源优化配置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：CN121093909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511644095.5，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权基于知识图谱的水电机组检修资源优化配置方法是由程若桢;冯敏;杜华冬;段然;贾宁霄;黄博豪;梁运鸿;廖杰;李丽君;王凯设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的水电机组检修资源优化配置方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于知识图谱的水电机组检修资源优化配置方法，通过数据预处理以及大语言模型微调，将非结构化的历史检修数据转化为结构化检修文本；构建机组缺陷信息本体、检修任务本体、检修资源本体，合并成机组检修信息知识图谱本体，利用结构化检修文本实例化后构建机组检修信息知识图谱；通过TF‑IDF算法与BGE‑M3向量模型的相似度分析及排序融合方法，结合图谱N跳子图提取、设计指令提示词及少样本示例，引导大模型自动生成新输入检修文本的结构化检修方案；基于大模型智能体工具解析检修参数并调用遗传算法进行检修资源优化配置模型迭代优化，输出最优检修资源配置结果。本发明显著提升了检修任务处理效率和资源调度的智能化水平。

本发明授权基于知识图谱的水电机组检修资源优化配置方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的水电机组检修资源优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集包括水电站机组历史检修数据、水电站检修规程资料在内的信息，通过数据预处理得到半结构化检修文本数据； 通过分析水电站机组半结构化检修文本数据之间的知识关系，并结合水电机组检修领域内的专家知识，采用顶层设计、本体复用、数据驱动以及关系建模四步法分别构建机组缺陷信息本体、检修任务本体、检修资源本体，并对上述本体进行本体合并，形成机组检修信息知识图谱本体； 基于云边协同架构部署大语言模型，对半结构化检修文本数据的部分数据进行人工标注，利用人工标注数据并采用冻结大模型的原始参数、仅训练新增低秩矩阵的微调训练方法对大模型进行部分参数微调训练，基于训练后的大模型结合设计指令提示词，抽取半结构化检修文本数据的机组检修知识，得到结构化检修文本数据； 基于构建的机组检修信息知识图谱本体，将抽取得到的结构化检修文本数据表达为头实体，关系，尾实体形式的三元组数据，并批量写入Neo4j数据库，构建机组检修信息知识图谱； 基于大模型对新输入的检修描述文本进行实体识别，通过设计指令提示词以及少样本提示，从中识别出关键检修实体； 将识别出的关键检修实体与机组检修信息知识图谱中的检修文本图节点，分别采用TF-IDF算法、BGE-M3向量模型进行文本词汇层面和文本语义层面的相似度分析，并采用排序融合的方法获取相似度综合排名，根据相似度综合排名找出机组检修信息知识图谱中Top_K个相似图节点，K的取值范围为正整数，K=1,2,…； 基于机组检修信息知识图谱中的图节点之间的相关性，在机组检修信息知识图谱中提取Top_K个相似图节点的N跳子图，并将上述子图输出为三元组形式；将上述三元组数据作为大模型输入的上下文，并通过设计指令提示词以及少样本提示，输出结构化检修方案数据； 依次建立检修任务依赖关系、检修资源约束机制，在满足检修任务依赖关系与检修资源约束机制的前提下，以最小化检修成本和检修工时为目标来构建检修资源优化配置模型； 基于检修资源优化配置模型的目标函数，通过大模型智能体工具解析上述结构化检修方案数据中涉及的检修资源参数、执行遗传算法的迭代优化过程，实现上述检修方案下的检修资源优化配置求解，输出检修资源最优配置结果，并由智能体工具将该结果转换为自然语言描述。

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