摘要
本发明涉及电力系统自动化领域,提出了一种基于大语言模型的电力网络自愈方法及系统。通过语言模型技术、自然语言处理技术、机器学习技术多种技术,实现电力网络故障的自动识别、诊断和解决,从而快速恢复电力供应。主要包括数据收集与预处理模块、模型训练模块、故障诊断与定位模块、智能决策与执行模块、实时监控与反馈模块,利用现有的开源框架和工具,将大语言模型技术与电力系统进行集成,采用Transformer模型对采集的数据进行训练,提高电力网络自愈机制的效果和性能。与现有技术相比,本发明有助于提高电力系统的稳定性和可靠性,降低故障损失,具有较高的实用价值和市场前景。
技术关键词
网络自愈方法
大语言模型
电力自动化系统
电力系统自动化系统
机器学习算法
语言模型技术
决策
模型训练模块
神经网络模型
数据
评价指标体系
网络自愈系统
位置更新
非线性神经网络
电力网络故障
报告
自然语言
神经网络控制器
生成智能
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车载导航系统
集成方法
数据适配模块
自动化测试脚本
车载系统
通风管理系统
通风管道
通风系统
数据驱动优化
机器学习算法
样本
语义关联度
计算机可读指令
大语言模型
矩阵
资源预警方法
调控策略
预警机制
数据
动态调整机制