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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种配电网多模态故障推理方法、设备及介质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：CN121302297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511870101.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种配电网多模态故障推理方法、设备及介质是由胡鹏;蔡思烨;卢泉篠;姚宇宙;朱坚;包晓炜;张晨曦;刘巧宏;何康宁;金允杰;陆悦琦;许嘉杰;张雪原设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网多模态故障推理方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种配电网多模态故障推理方法、设备及介质，包括：采集原始数据基于原始数据提取多模态特征，并进行对齐与融合，得到融合特征；基于融合特征和原始数据，并引入电网物理规则约束构建时空知识图谱；获取文本描述故障现象，利用预训练模型执行以下步骤进行故障推理：对故障现象进行分词，基于分词得到的每一token在时空知识图谱中，查找目标节点，并获取目标节点的邻居节点，基于目标节点和邻居节点计算注意力权重，基于注意力权重获取图上下文向量；基于图上下文向量进行故障推理。与现有技术相比，本发明提升了处理新型、复杂故障的能力。

本发明授权一种配电网多模态故障推理方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种配电网多模态故障推理方法，其特征在于，所述的方法包括： 采集原始数据，包括配电网运行数据、运行日志以及设备图像，基于所述的原始数据提取多模态特征，并进行对齐与融合，得到融合特征； 基于所述的融合特征和原始数据，并引入电网物理规则约束构建时空知识图谱；所述的时空知识图谱通过目标时刻对应的融合特征与前一时刻对应的时空知识图谱实现动态更新与演化； 获取文本描述故障现象，利用预训练模型执行以下步骤进行故障推理：对故障现象进行分词，基于分词得到的每一token在所述的时空知识图谱中，查找目标节点，并获取目标节点的邻居节点，基于所述目标节点和邻居节点计算注意力权重，基于所述的注意力权重获取图上下文向量；基于所述的图上下文向量进行故障推理； 所述的预训练模型中包括多个级联的Transformer层，计算所述的注意力权重的方法为： 利用所述的预训练模型的文本处理器，将故障现象转化为令牌序列，并为所述的令牌序列中的每一令牌token生成初始嵌入向量，基于所述的初始嵌入向量构建初始隐藏状态矩阵； 在第层Transformer层中，执行以下步骤： 基于所述的初始隐藏状态矩阵利用自注意力机制计算令牌之间的上下文依赖关系，得到隐藏状态矩阵； 对于所述的隐藏状态矩阵中的每一token，若与所述的时空知识图谱中的实体匹配，则将其对应的隐藏状态矩阵中的元素作为查询； 将所述的实体的邻居节点的隐藏状态作为键和值，计算注意力权重： ， 其中，表示权重矩阵；表示的隐藏状态；表示邻接节点j的隐藏状态；表示实体i和实体j的关系向量；表示邻接节点集合；a表示注意力向量；表示实体k的隐藏状态；表示激活函数；表示归一化。

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