摘要
本发明公开了一种基于检索增强技术的电力系统运行维护方法及系统,所述方法包括在对预设大模型进行训练的过程中,对预设大模型的各个层进行权重分析,并对预设大模型中符合预设条件的层进行动态冻结,以得到全参微调大模型;基于曼巴架构基检索器,并引入KAN网络对基检索器中的各个层参数进行优化,得到第一检索器;通过门控专家集成网络对第一检索器的进行集成优化,得到第二检索器;接着,根据全参微调大模型输出的结果构建增强数据集,并根据增强数据集对第二检索器进行训练,得到目标检索器;整合所述目标检索器和所述全参微调大模型,得到目标运维大模型并以其输出的运维结果执行相匹配的运维策略,以维护电力系统的稳定性。
技术关键词
电力系统
状态空间模型
训练样本数据
协同过滤算法
主成分分析技术
网络
模型训练模块
运维策略
层级
投影技术
特征值
动态
矩阵
优化器
系统为您推荐了相关专利信息
电力系统状态估计
SCADA系统
同步相量数据
分析方法
状态估计精度
参数
神经网络预测模型
样本
电力系统
决策树模型
状态空间模型
图像分割网络
图像分割方法
特征提取模块
上采样