【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统故障诊断，具体涉及一种基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法。
技术介绍
1、随着全球电力系统的快速发展和规模扩大，电力系统的运行环境日趋复杂，发生故障的风险也逐渐增加。电力系统故障不仅会导致经济损失，还可能威胁电力设备的安全性与稳定性。因此，及时、准确地诊断和修复电力系统故障至关重要。传统的电力系统故障诊断方法通常依赖于规则库、专家系统或基于统计模型的技术，这些方法已经广泛应用于实际电力系统中，但其在处理复杂、多样化故障时存在诸多局限性。
2、目前，与本专利技术最接近的技术主要集中在以下几类：
3、（1）基于专家系统的故障诊断技术
4、专家系统是一类基于预定义规则和知识库的诊断方法，电力系统中的许多故障诊断依赖于预设的规则来识别和分析问题。专家系统通过将专家的故障经验编码为规则，当系统检测到异常时，通过匹配规则来识别故障。然而，这类方法有两个主要局限性：
5、规则库的构建依赖于专家的经验，往往需要长时间的积累，且难以应对新的、复杂的故障模式。
6、随着电力系统规模和复杂度的增加，单靠基于规则的专家系统难以处理多维度数据，无法动态学习新的故障信息。
7、（2）基于数据驱动的机器学习方法
8、随着数据采集技术的进步，越来越多的故障诊断系统开始依赖于机器学习模型。这类方法通常通过大量的历史故障数据进行模型训练，利用监督学习、无监督学习等技术，自动识别不同的故障类型。基于机器学习的故障诊断具有一定的自适应能力，能在一定程度
9、数据依赖性强：机器学习方法通常需要大量的高质量故障数据进行训练，但实际应用中，电力系统中的许多故障数据稀缺或不完整，导致模型泛化能力较弱。
10、无法处理罕见故障：对于新出现或极为罕见的故障，机器学习模型往往缺乏有效的样本支持，无法提供准确的诊断。
11、（3）基于深度学习的智能诊断方法
12、近年来，深度学习技术逐渐被引入电力系统故障诊断中，尤其是在多模态数据融合和图像数据处理等领域取得了一定进展。例如，利用卷积神经网络（cnn）处理电力设备的热成像数据，或者利用递归神经网络（rnn）分析时序数据。然而，深度学习模型的局限性也相对明显：
13、黑箱效应：深度学习模型的决策过程往往缺乏透明性，诊断结果难以解释，这对于高安全性要求的电力系统来说是一个潜在的风险。
14、模型维护困难：深度学习模型需要不断维护和更新，且调参复杂，一旦电力系统的运行环境发生变化，模型可能需要重新训练，导致诊断系统的可维护性较差。
15、2.现有技术的不足
16、综上所述，现有的电力系统故障诊断方法无论是基于专家系统、传统机器学习，还是深度学习，都在面对复杂和动态的电力系统故障时存在一定的局限性，主要体现在以下几个方面：
17、缺乏动态推理能力：现有技术通常是依赖预设的规则或训练好的模型，缺乏实时动态推理的能力，难以有效应对新出现的复杂故障。
18、数据依赖性高：无论是专家系统还是机器学习方法，都过于依赖高质量的历史数据，无法处理数据缺失或少样本的情况。
19、有限的交互性与解释性：传统的诊断系统往往只能给出诊断结果，而无法与操作人员进行有效的互动，并且难以解释其推理过程。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决当前电力系统故障诊断技术存在的多个问题，特别是在面对复杂、多变的故障环境时的局限性。现有的基于专家系统和数据驱动的故障诊断方法，虽然能够在特定场景下提供一定的帮助，但在大规模、多样化的电力系统中，它们的性能受到数据稀缺、规则库更新缓慢、以及对新型故障反应迟缓等因素的限制。
2、因此，本专利技术所解决的主要技术问题在于：
3、（1）缺乏动态推理能力
4、现有技术通常依赖于预设的规则或训练好的模型，这些模型只能对已知的故障类型进行有效诊断。当遇到新的、复杂的或极为罕见的故障时，现有系统难以做出合理的推断。这使得传统的诊断系统缺乏灵活性，无法根据实时输入动态调整诊断流程。
5、（2）数据依赖性强
6、无论是专家系统还是机器学习模型，它们在诊断过程中都高度依赖大量的历史故障数据。而在实际电力系统中，尤其是对于新的或极为罕见的故障，数据往往不充分或不可用，导致模型难以有效学习和推理。
7、（3）诊断结果的解释性与交互性不足
8、当前的故障诊断系统多是以“黑箱”方式运行，难以解释其决策背后的推理过程。操作员在接受系统提供的诊断结果时，无法理解推理链路，这不仅降低了结果的可信度，还限制了系统与操作员之间的互动。现有技术缺乏一种交互式的诊断过程，操作员不能及时提供反馈或补充信息。
9、（4）应对多模态数据的能力有限
10、现代电力系统的数据形式多样，包含传感器读数、操作员报告、图像数据和时间序列信息等。现有方法往往只能处理部分类型的数据，无法实现对多模态数据的全面分析与综合诊断。这限制了现有系统在复杂故障诊断中的应用。
11、本专利技术通过引入大语言模型的对话式推理和知识生成能力，旨在解决上述问题。它不仅能够通过动态交互不断调整推理路径，还可以引入外部知识进行故障分析，最终提高电力系统故障诊断的智能化、灵活性和解释性。
12、本专利技术的技术方案如下：基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，所述方法包括以下步骤，
13、步骤s1，接收和处理来自电力系统的多种类型数据，处理多模态数据，并通过标准化处理为后续的推理引擎提供可靠输入；
14、步骤s2，在接收到电力系统的多模态数据后，进行故障的智能化推理与诊断；
15、步骤s3，将推理引擎生成的诊断结果、故障分析报告及解决方案及时反馈给操作员或自动化系统。
16、作为本专利技术的一种改进，所述步骤s2包括以下步骤，
17、多模态数据处理与融合；推理引擎首先处理来自不同来源的多模态数据，由于这些数据类型各不相同，需要通过多模态融合技术，将其统一编码为可以供推理使用的格式；
18、对话式推理与多轮交互；不同于传统系统被动等待数据输入，通过与操作员的多轮交互，引导用户提供更多关键信息；
19、动态决策树生成与优化，推理引擎利用动态决策树技术，通过逐步分析不同数据输入生成推理路径，动态决策树根据输入的多模态数据和操作员反馈，实时生成并优化每个故障节点的推理路径；
20、知识检索与扩展，通过自动检索外部资源，动态扩充系统的知识库；
21、诊断结果生成与解释，推理引擎在推理结束后，会生成详细的故障诊断报告，并且每步的推理路径都会被清晰记录和解释。
22、作为本专利技术的一种改进，所述步骤s2中多模态数据处理与融合包括以下步骤，
23、自然语言处理，对于操作员输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤，
3.根据权利要求2所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中多模态数据处理与融合包括以下步骤，
4.根据权利要求2所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中对话式推理与多轮交互包括以下步骤，
5.根据权利要求4所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述推理初始化步骤包括，
6.根据权利要求2所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中动态决策树生成与优化包括以下步骤，
7.根据权利要求1所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中知识检索与扩展包括以下步骤，
8.根据权利要求2所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断
9.根据权利要求1-8任意一项所述方法的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断系统，其特征在于，所述系统包括数据输入模块、推理引擎模块、动态知识库以及诊断反馈模块，所述数据输入模块收集来自电力系统的多模态数据，包括传感器读数、操作员报告和历史故障记录，所述推理引擎模块基于大语言模型，执行多轮对话式推理，主动引导操作员输入关键信息，并生成故障诊断路径，所述动态知识库，集成外部文献和历史数据，实时更新并生成新知识，用于支持罕见故障或新型故障的推理，所述诊断反馈模块，生成详细的诊断报告和解决方案，支持操作员的进一步决策与执行，通过上述模块协同工作。
10.根据权利要求1所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断系统，其特征在于，所述数据输入模块包括传感器数据、操作员报告、历史故障记录、外部文献与技术资料以及多模态数据融合。
...【技术特征摘要】
1.一种基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下步骤，
3.根据权利要求2所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤s2中多模态数据处理与融合包括以下步骤，
4.根据权利要求2所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤s2中对话式推理与多轮交互包括以下步骤，
5.根据权利要求4所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述推理初始化步骤包括，
6.根据权利要求2所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤s2中动态决策树生成与优化包括以下步骤，
7.根据权利要求1所述的基于对话式推理与生成的电力系统故障自助诊断方法，其特征在于，所述步骤s2中知识检索与扩展包...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯广辉，
申请(专利权)人：佳源科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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