摘要
本发明提供一种基于大小模型协同的电力系统检修计划智能编排方法及系统,属于电力系统运营维护技术领域,读取各设备单位初始检修计划,判断计划关系,并将转换编排信息输入编排小模型,利用深度强化学习算法对检修计划进行初步编排,形成初版检修计划并返回至检修大模型,分析平衡会议各部门对初版检修计划的意见或新要求,转化为调整代码,利用调整后的深度强化学习算法对初版检修计划进行二次或多次编排,并将编排结果返回至检修大模型,对编排结果进行分析。本发明通过大语言模型与深度强化学习模型的协同配合,实现了检修计划的智能编排、动态调整和多目标优化,提高了检修计划编排效率、可拓展性和经济性。
技术关键词
检修计划
智能编排方法
电力系统检修
深度强化学习算法
非暂态计算机可读存储介质
工作量
深度强化学习模型
处理器
存储器
电子设备
编排系统
会议
大语言模型
定义
日期
偏差
指令
自然语言
计算机设备
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分布式云
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