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龙图腾网获悉水利部农村电气化研究所申请的专利多模态数据融合的水电机组参数智能优化方法及其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：CN120197061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510665124.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权多模态数据融合的水电机组参数智能优化方法及其系统是由刘若星;杨佳;胡长硕;徐竞喆;曾嵘;高晨烨;杨帆;徐燕;倪步峰;周必升;刘孔玉设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态数据融合的水电机组参数智能优化方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水电机组参数优化技术领域，特别涉及多模态数据融合的水电机组参数智能优化方法及其系统，本发明融合多模态数据、图神经网络与贝叶斯优化，实现水电机组参数高效智能优化,首先，整合时域、频域、声学、温度及水力多模态数据，通过模态内特征提取与层次化注意力机制融合，生成特征向量；接着，构建机组知识图谱，利用图注意力网络提取先验知识，实现跨域知识迁移；最后，基于多目标约束的贝叶斯优化算法，结合高斯过程代理模型，确定最优PID参数配置，并通过闭环验证进行增量优化；该方法将优化时间从数天缩短至15分钟内，效率提升95%以上，显著提升水电机组参数优化效率与精度。

本发明授权多模态数据融合的水电机组参数智能优化方法及其系统在权利要求书中公布了：1.多模态数据融合的水电机组参数智能优化方法，其特征在于，包括： 获取水电机组的多模态数据，所述多模态数据包括时域运行数据、频域振动数据、声学特征数据、温度分布数据和水力特性数据； 对所述多模态数据进行特征提取与融合，包括： 利用模态内特征提取网络分别处理各类数据，得到模态内特征； 所述利用模态内特征提取网络分别处理各类数据包括： 采用基于因果卷积的TCN网络提取时域数据特征； 采用改进型ResNet网络提取频域振动数据特征；改进型ResNet网络引入注意力机制； 采用Mel频谱变换与CNN提取声学数据特征； 采用空间卷积网络提取温度分布数据特征； 采用深度全连接网络提取水力特性数据特征； 基于层次化注意力机制计算不同模态特征之间的相关性权重，生成融合特征向量； 所述基于层次化注意力机制计算不同模态特征之间的相关性权重包括： 计算不同模态特征之间的注意力权重矩阵： , 其中：为第个模态的特征向量，为第个模态的特征向量，为相似度计算函数； 基于注意力权重矩阵增强原始特征： ， 通过特征金字塔融合网络整合不同尺度特征，生成最终融合特征向量； 构建机组知识图谱并基于图神经网络实现跨域知识迁移，包括： 基于所述融合特征向量和历史优化经验构建机组知识图谱； 利用图注意力网络提取适应当前机组特性的先验知识表示； 所述利用图注意力网络提取适应当前机组特性的先验知识表示包括： 实现节点级注意力机制，计算节点间的重要性权重； 设计边级消息传递机制，实现知识在图结构中的传递； 通过最大平均差异的领域对齐技术，实现跨机组、跨水头的知识迁移； 生成适应当前机组特性的先验知识表示； 基于多目标约束的贝叶斯优化算法进行参数寻优，包括： 根据所述先验知识表示构建高斯过程代理模型； 采用多目标获取函数确定最优PID参数配置； 通过闭环验证对优化参数进行增量优化，得到最终优化参数。

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