【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智慧供热系统，具体涉及一种基于人工智能大模型的供热智能决策系统。
技术介绍
1、供热系统智能决策是指利用先进的信息技术和智能算法，对供热系统的运行监测、故障诊断和优化调度等方面进行自主决策的过程，以实现供热系统安全、高效、节能和可靠运行。
2、大语言模型是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本，具备强大的语言表达和推理能力。将大语言模型应用在智能体中，由大语言模型作为智能体的大脑，提供语言理解、推理能力和知识库，通过不断训练和优化，大语言模型能够生成更加准确和流畅的文本，为智能体提供更加丰富的信息和支持，而智能体通过提示词指挥大模型完成特定任务，通过学习不断优化自己的行为，以适应不同的环境和任务，具有更高的自主性和智能性。然而，目前的供热系统智能决策由于供热系统复杂性，导致供热系统数据整合难度大、数据分析能力有限、模型适应性差和缺乏自主学习能力，因此，如何将大模型、智能体技术应用在供热智能决策上，提升决策智能化水平，实现供热系统环境感知、协同交互和自主适应性决策，是目前急需解决的问题。
3、基于上述技术问题，需要设计一种新的基于人工智能大模型的供热智能决策系统。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，提供一种基于人工智能大模型的供热智能决策系统，利用知识库、大模型和多智能体技术，构建多层级的供热智能决策系统，提升供热系统决策智能化水平，使得融合大模型和知识库的智能体具备供热系统环
2、为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案是：
3、本专利技术提供了一种基于人工智能大模型的供热智能决策系统，它包括：
4、数据层：用于收集和存储管理供热系统源网荷储多类型数据，并作为知识库建立和大模型训练层的大规模数据集；
5、知识库建立与大模型训练层：用于对供热系统的大规模数据集进行数据预处理、数据标注、知识提取与表示后，建立供热智能决策多样化任务知识库；还用于根据供热智能决策多样化任务知识库和供热智能决策提示学习策略进行大模型训练，通过大模型捕获供热智能决策各任务知识和行为特征，同时建立各提示词和高质量回答的内在联系，以及根据供热各任务特定场景需求、任务目标和约束条件对大模型进行微调建立各任务大模型，适配特定的业务场景、决策任务和各智能体；
6、人机增强优化大模型层：用于在供热智能决策各任务对话过程中，供热调度控制人员向大模型提出改进建议，大模型根据建议优化生成的答案；还用于供热调度控制人员对大模型依据提示词生成的多个答案进行评估，并根据评估结果对大模型参数进行训练优化；
7、智能体决策层：用于将训练优化后的供热智能决策各任务大模型集成到设置的各智能体中，利用大模型驱动智能体，指导各智能体在仿真环境中进行环境感知、协同交互和自主适应性决策；
8、仿真模拟层：用于提供供热智能决策交互时的仿真运行环境、用户交互界面和场景动态参数模拟，并通过供热调度控制人员发起问题后，由各智能体生成决策仿真数据，支持以文字、图片和视频的方式向用户展示答案；
9、智能体评估优化层：用于构建评估各智能体的性能指标，并根据性能指标和决策仿真结果，对各智能体的行为和决策效果进行评估和优化调整。
10、进一步，所述供热系统源网荷储多类型数据，包括：供热系统源网荷储历史运行数据、供热运维及调度管理手册、动态变化参数、系统各设备物理属性数据；
11、其中，所述历史运行数据包括：源侧热源设备的运行参数、热网中各管道的热计量数据、室内温度和用热量数据、蓄热设备的运行状态和蓄放热量、历史热负荷数据、和按需调度决策策略、历史能耗分析数据、异常诊断数据；所述供热运维及调度管理手册包括供热巡检内容、设备维护策略、故障处理流程、调度流程、应急调度响应处理规则；所述动态变化参数包括室外环境参数、突发异常故障参数；所述系统各设备物理属性数据包括源网荷储各设备、管网的固定参数、运行特性、使用寿命。
12、进一步，所述对供热系统的大规模数据集进行数据预处理、数据标注、知识提取与表示后，建立供热智能决策多样化任务知识库，包括：
13、明确供热智能决策多样化任务，包括运行感知、参数预测、故障诊断、调度规划和能耗评估，并依据多样化任务确定知识库涵盖的知识范围和知识类型；所述知识类型包括事实性知识、规则性知识、流程性知识；
14、根据供热智能决策多样化任务、知识范围和知识类型，对供热系统的大规模数据集进行数据预处理、标注和分类；
15、知识提取：针对明确的规则和经验，直接制定规则进行知识提取；利用机器学习算法从数据中发现潜在的知识；针对非结构化文本数据运用自然语言处理技术提取关键信息和知识；
16、知识表示：将提取的知识依据产生式规则表示法、框架表示法和语义网络表示法进行知识表示；
17、将提取和表示后的知识按照知识库管理系统的格式和要求，存储到相应的数据库表或图结构中，并为知识建立索引和知识之间的关联关系，提供知识检索接口，支持关键词检索、语义检索和关联检索方式，最终建立供热智能决策多样化任务知识库。
18、进一步，所述根据供热智能决策多样化任务知识库和供热智能决策提示学习策略进行大模型训练，通过大模型捕获供热智能决策各任务知识和行为特征，同时建立各提示词和高质量回答的内在联系，包括：
19、在大模型训练阶段，将供热智能决策多样化知识库作为训练语料的一部分输入到基座大模型中，学习知识库中的供热专业术语、语义关系、供热系统中各种因素之间的逻辑关系，分析供热系统在不同工况下的运行模式、行为特征和智能决策的流程，以及根据供热智能决策任务的特点，通过思维链方式预设思考流程、规则，将决策任务问题分解为多个子问题，并通过提示的形式提供逻辑清晰的步骤，设计不同类型的提示模板，引导大模型按照步骤和流程分析与处理输入信息；
20、将设计的提示模板与知识库的内容结合输入到大模型中，让模型学习根据提示信息从知识库中提取相关知识并生成回答的能力，以及收集用户对回答的反馈信息，建立提示词与回答之间的内在联系。
21、进一步，所述根据供热各任务特定场景需求、任务目标和约束条件对大模型进行微调建立各任务大模型，包括：
22、针对供热系统运行感知任务，其特定场景需求为感知供热系统源网荷储各设备运行状态，任务目标为全面准确获取各设备运行数据，约束条件为数据采集兼容不同类型、不同厂家设备的数据接口；
23、针对供热系统参数预测任务，其特定场景需求为预测热负荷和热网参数，任务目标为提前预知和准确预测供热系统运行参数变化，约束条件为考虑天气变化、用户用热行为、历史数据规律影响因素；
24、针对供热系统故障诊断任务，其特定场景需求为诊断供热系统发生的故障类型，并判断故障原因，任务目标为准确识别故障类型和定位故障原因，约束条件为故障本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能大模型的供热智能决策系统，其特征在于，它包括：
2.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述供热系统源网荷储多类型数据，包括：供热系统源网荷储历史运行数据、供热运维及调度管理手册、动态变化参数、系统各设备物理属性数据；
3.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述对供热系统的大规模数据集进行数据预处理、数据标注、知识提取与表示后，建立供热智能决策多样化任务知识库，包括：
4.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述根据供热智能决策多样化任务知识库和供热智能决策提示学习策略进行大模型训练，通过大模型捕获供热智能决策各任务知识和行为特征，同时建立各提示词和高质量回答的内在联系，包括：
5.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述根据供热各任务特定场景需求、任务目标和约束条件对大模型进行微调建立各任务大模型，包括：
6.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述在供热智能决策各任务对话过程中，供热调度控制人员向大模型提出改进建议，大模型根据
7.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述供热调度控制人员对大模型依据提示词生成的多个答案进行评估，并根据评估结果对大模型参数进行训练优化，包括：
8.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述将训练优化后的供热智能决策各任务大模型集成到设置的各智能体中，利用大模型驱动智能体，指导各智能体在仿真环境中进行环境感知、协同交互和自主适应性决策，包括：
9.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述提供供热智能决策交互时的仿真运行环境包括：管理仿真时间分析供热系统在不同时刻的运行状态，更新仿真环境的状态、提供灵活的时间控制接口允许在系统运行过程中进行仿真时间的即时操作；
10.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述构建评估各智能体的性能指标，并根据性能指标和决策仿真结果，对各智能体的行为和决策效果进行评估和优化调整，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能大模型的供热智能决策系统，其特征在于，它包括：
2.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述供热系统源网荷储多类型数据，包括：供热系统源网荷储历史运行数据、供热运维及调度管理手册、动态变化参数、系统各设备物理属性数据；
3.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述对供热系统的大规模数据集进行数据预处理、数据标注、知识提取与表示后，建立供热智能决策多样化任务知识库，包括：
4.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述根据供热智能决策多样化任务知识库和供热智能决策提示学习策略进行大模型训练，通过大模型捕获供热智能决策各任务知识和行为特征，同时建立各提示词和高质量回答的内在联系，包括：
5.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述根据供热各任务特定场景需求、任务目标和约束条件对大模型进行微调建立各任务大模型，包括：
6.根据权利要求1所述的供热智能决策系统，其特征在于，所述在供热智能决...
【专利技术属性】
技术研发人员：时伟，赵琼，金鹤峰，
申请(专利权)人：浙江英集动力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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