近日，北京全应科技有限公司（以下简称“全应科技”）传来重磅喜讯——由公司核心研发团队张宗耀、党海峰、夏建涛联合攻关的 “鉴于知识图谱的机器把握模型批量化构建方法及其业务器” 技术，正式获取国家知识产权局发明专利授权。这一专利成果的落地，标志着全应科技在工业AI核心技术领域的研发实力再获权威认可，将为热电产业模型构建效率提升、数字化转型提速给予关键技术支撑。

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直击产业痛点：破解常规建模“低效单一”难题

在热电产业数字化转型进程中，机器把握模型是达成设备智能调控、能效优化的核心基本。然而，现有自动建模技术多聚焦于单个模型的构建，每次建模需重复选取数字、配置参数，若需批量构建多场景模型，只好经过多次重复操作完成，不但效率低下，还难以适配锅炉系统多设备、多维度的智能调控需求，变成制约产业数智升级的关键瓶颈。

针对这一产业痛点，全应科技研发团队深耕热电生产场景特性，革新性地将知识图谱技术与机器把握建模深度融合，打造出兼具“批量构建”与“精准适配”双重长处的技术方案。该专利技术以锅炉系统为核心应用场景，经过标准化数字处置、知识图谱关系映射、批量建模算法优化等关键革新，彻底转变了常规建模形式的局限。

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专利核心长处：三大革新构建高效建模新范式

全应科技此次获批的发明专利，核心长处体目前“标准化、批量化、易部署” 三大维度，构建起热电产业高效建模的全新范式：

知识图谱驱动的标准化建模：技术鉴于锅炉系统特性预先界定知识图谱关系图，涵盖原始数字节点、标准数字节点与模型节点，其中标准数字经过字段命名、单位统一、生成规则固化的标准化处置，确保数字一致性与建模准确性，为批量构建奠定基本。

多模型批量并行构建：顾客经过可视化界面完成模型节点与输入输出标准数字节点的关系配置后，系统可自动读取数字库中的标准化数字，按预设策略批量完成多个模型的并行构建，无需重复操作，大幅提升建模效率。

全流程自动化与灵活部署：建模流程中自动完成异常数字过滤、离群数字剔除、缺失数字处置等数字预处置环节，模型以 JSON格式输出并按知识图谱路径分类存储，可径直部署于锅炉系统的边缘业务器，达成“构建-存储-部署”全流程自动化。

实际应用中，该技术可针对锅炉燃烧优化、汽轮机运行调控、湿法脱硫控制等多个场景，批量构建专用机器把握模型，模型构建效率较常规方法提升数倍，且能精准适配热电系统多设备协同调控需求，为达成“灵活调峰+低碳减排”给予技术支撑。

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产业价值凸显：筑牢工业AI赋能根基

当做产业数字化转型的领军公司，全应科技始终以“AI赋能热电产业高质量进展”为使命，此次发明专利的获批，是公司技术研发实力与场景落地实力的双重印证。此前，全应科技的工业AI技术已在山西某电厂60万亚临界机组、贵州某电厂 66 万超临界机组等多个工程中落地应用，达成最高 5.76% 的变负荷速率；此次专利技术的产业化应用，将进一步强化全应科技在工业 AI领域的核心角逐力，为更多热电公司给予高效、可靠的办理方案。

值得重视的是，该专利技术与全应科技此前推出的 ADMC智能热电调控系统、云边协同计算架构构成技术协同，构建起从数字处置、模型构建到智能调控的全链条技术体系。与此同时，结合公司与西北工业大学、中科院联合成立工业人工智能探讨院的产业生态资产，将持久促进技术迭代与产业落地，助力热电产业从“常规经验驱动”向“数字智能驱动”转型，为能源强国建设与“双碳”目的达成注入强劲数智动能。

将来，全应科技将持久聚焦热电产业数智升级需求，深耕工业 AI核心技术研发，以更多专利成果与革新方案赋能产业高质量进展，持久引领热电产业智能化、低碳化转型浪潮。

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