基于大模型微调的配电网故障诊断方法、装置及设备

本发明提供一种基于大模型微调的配电网故障诊断方法、装置及设备，涉及电力技术领域。该方法包括：获取配电网的多源数据，并根据多源数据构建配电网的全局数据特征；其中，多源数据包括：运行参数历史数据、配电网故障数据、环境数据、通用语料和电力设备专用语料；根据全局数据特征对GPT模型进行预训练；基于Prompt‑Tuning和Prefix‑Tuning方法对预训练后的GPT模型进行微调，得到配电网故障诊断模型，并基于双层多重深度确定性策略梯度的强化学习算法，构建配电网故障诊断模型的动态优化诊断机制。本发明能够提升配电网故障诊断方案的准确性和响应速度。