一种基于多参数和多指标感知的变压器故障实例增强方法

本申请涉及一种基于多参数和多指标感知的变压器故障实例增强方法。所述方法包括：首先，基于变压器参数文档进行多参数组合；之后，基于组合结果设定偏移情况，生成故障原因和故障现象，基于对应的故障原因和故障现象确定故障实例；最后，基于大模型的置信度和生成故障实例的可信度筛选所述故障原因和故障现象，扩充原始故障实例知识库。首先根据参数文档引导大模型生成电力故障实例样本，其次利用语义相似度和大模型生成实现的置信度来筛选出有效的实例样本，成功扩展了故障实例知识库的规模和多样性，提高了基于检索增强范式的大模型在故障归因中的性能。有效解决了现有知识库规模小和实例数据不足的挑战，为准确推理变压器故障原因奠定了基础。