国家知识产权局信息显示，四川大学、广州新源禾信息科技有限责任公司申请一项名为“基于知识图谱与深度学习的风机异常监测与运检优化方法”的专利，公开号CN121976918A，申请日期为2025年12月。

专利摘要显示，本发明涉及风电机组设备运检技术领域，公开了基于知识图谱与深度学习的风机异常监测与运检优化方法，通过SCADA系统采集风电机组运行数据，通过CMS系统采集风电机组状态数据；获取风电机组运维数据；构建TCN‑BiGRU‑Attention网络模型对多维数据进行分析，输出模型预测的异常类型与置信度；构建双层知识图谱；将异常类型作为输入，根据图谱推理算法提取可行方案，输出运检策略三元组；将运检策略三元组与多维数据输入大语言模型，进行多轮语义推理与策略优化，输出最优运检策略。本发明的优点是实现了异常识别的高精度性与运检决策的高可靠性，具备良好的可扩展性与实用价值，适用于智能风电场运维、远程状态监测与智能调度等多种场景。

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作者：情报员