【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法，属于电力系统安全评估与灾害风险管理领域。
技术介绍
1、随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的灾害评估方法开始依赖于数据驱动。例如，通过收集和分析历史灾害数据、气象数据、地理数据等，来预测和评估杆塔等电力设施的潜在风险。
2、传统分析方法的局限性：目前，杆塔灾害分析主要依赖决策树、深度神经元网络和数学建模等传统方法。这些方法需要对相关因子进行详细的筛选和分析，以确定决策因子的权重，并可能需要构建标签来进行建模。传统方法的缺点在于权重分配的固定性，一旦确定后难以更改，且建模过程耗时费力，效果不稳定，同时难以进行通用化分析。
3、公开号：cn113537846b的《基于气象灾害的输配电线路杆塔的风险分析方法及系统》，提到了根据气象灾害信息绘制风险等级分布图，对杆塔位置进行栅格化并进行叠置分析，以得出区域内各输配电线路杆塔的气象风险等级分布图，虽然此方法考虑了气象因素对杆塔风险的影响，但它并未涉及到大模型和无监督学习的应用，且在权重分配和模型构建的灵活...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法，其特征在于，所述无监督反馈学习的具体步骤包括：
5.一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的方法，其特征在于，所述无监督反馈学习的具体步骤包括：
5.一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于大模型的决策杆塔因子权重设置及评估的系统，其特征在于：
7.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：程韵初，方超颖，许军，黄友聪，陈少康，张莹，林梓圻，郑钟楠，王晓杰，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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