摘要
本发明涉及一种变电设备运维任务智能编排方法、系统、设备及介质,涉及电力技术领域,其中方法通过获取变电设备的实时运行数据和历史运维数据,采用知识图谱增强的Prompt技术构建电力大模型的输入信息,利用电力大模型预测运维任务,生成运维任务编排方案,并基于强化学习进行运维任务编排方案的动态优化,生成并下发运维工作票,同时将任务执行状态和设备状态信息实时反馈至电力大模型以优化运维任务编排方案。与现有技术相比,本发明实现了变电设备运维任务的智能化编排,提高了运维效率和设备可靠性,降低了人力资源消耗,增强了运维决策的科学性。
技术关键词
变电设备运维
智能编排方法
多约束条件
设备状态信息
强化学习方法
电力
图谱
设备健康状态
数据
预训练方法
工器具
注意力机制
计算机程序指令
工况参数
节点
设备状态评估
设备标识信息
Q学习算法
系统为您推荐了相关专利信息
控制策略
强化学习方法
动态
机器人控制指令
机器人状态信息
物联控制系统
家居设备
家居系统
设备控制指令
历史故障数据
闭环反馈机制
能源管理程序
能源管理方法
数据
长短期记忆网络
内部威胁检测方法
内部威胁检测系统
多模态特征
强化学习方法
生成对抗网络
攀爬巡检机器人
移动机构
Halbach阵列
关节舵机
深度强化学习方法