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龙图腾网恭喜杭州市北京航空航天大学国际创新研究院(北京航空航天大学国际创新学院)申请的专利一种用于集群系统智能运维的多维态势感知方法和设备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：CN119127651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411595399.2，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种用于集群系统智能运维的多维态势感知方法和设备是由张清源;林孟婷;吴其隆;祖天培;杨超;康锐设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于集群系统智能运维的多维态势感知方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种用于集群系统智能运维的多维态势感知方法和设备。本发明通过多层级的集群系统建模、实时的多维态势信息采集、数据融合与处理，以及基于强化学习的态势预测，全面提升集群系统的运维能力。本发明有效提高了集群系统在复杂环境下的智能运维能力，能够大幅提升系统的运行效率、减少运维成本、提高任务执行的稳定性和系统响应能力，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种用于集群系统智能运维的多维态势感知方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于集群系统智能运维的多维态势感知方法，所述的集群系统为电力系统集群、无人机集群系统或工业储能系统中的大规模电池组集群系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：a集群系统建模：通过集群-集簇-节点的多层级建模方法，构建集群系统的多维态势模型，所述模型包括时间动态集群系统和时空动态集群系统；b多维态势信息采集：通过传感器实时采集集群系统中的多维态势信息，所述信息包括节点健康状态、链路状态、任务执行情况以及环境变化信息；c态势信息处理：对采集的多维态势信息进行分类、融合和解析，生成环境信息集合，用于描述当前集群系统的状态；d态势预测：基于强化学习算法进行态势预测，所述算法包括深度Q网络和分布式近端策略优化算法，预测未来的态势发展趋势；多维态势模型通过构建集群系统的节点集和集簇集来实现，所述节点集定义为： ；字母表示集群中的第n个节点，集簇集定义为： ；其中，cm表示当前时刻下集群中的第m个集簇；所述态势信息融合采用基于环境对象的多维信息融合方法，将节点和链路信息与外部环境变化信息进行融合，生成态势G图，并通过以下公式更新环境信息集合： ；其中，f表示环境对象的融合函数，表示链接集，A表示邻接矩阵；基于节点集和集簇集存储属性信息的定义，以及三层级集群模型的定义，进一步对集群系统运行场景中的各种信息进行解构，将环境信息、集群-簇-节点的运行信息、退化信息进行分类，进而对同类、相关性较大的信息进行融合，然后依据时间动态特征和时空动态特征对集群-簇-节点信息进行区分，在此基础上定义环境对象并构建环境信息集合； ；其中表示集簇中的第j个节点；集群系统链接集的构建参考了NetworkX底层编码中邻接矩阵的数据结构，即哈希嵌套哈希，并在此基础上添加了运维态势属性信息，链接集如下所示： （1.4）；其中，saij表示连接节点ni和节点nj的边的状态，元素lij表示节点ni和nj之间的地理距离。

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