【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种全新的自问自答的电力监测方法及系统，特别是涉及基于微调+检索增强生成混合大模型的自问自答在线监测方法及其系统。
技术介绍
1、现有的大模型仅仅是客户主动提问以及回答，解决专业知识问题，并未考虑到电力系统和语言模型之间如何结合运用。电力系统的故障排除和运维，其本质就是人类根据现有电力网络状况进行提问，然后寻求解决方案的过程。根据这一过程的本质，联想到大语言模型也是相同的提问-回答模式，是否能使得电力系统形成在现有检测数据技术上的自问自答，从而实现自检。
技术实现思路
1、1.本专利技术的技术核心
2、首先，体现在大模型的改进上，采用微调+检索增强生成的混合模式，体现在两种方案的优势互补；
3、其次，体现在大模型改进所需的电力通信大模型知识库数据底座的架构，实现了数据的设备和数据双重拓扑网络结构；
4、第三，利用双重拓扑网络结构，构建分词的异质图神经网络，并利用节点的聚合，针对提问的语句进行相似性分析，实现基于分词的异质图神经网络的检索增强...
【技术保护点】
1.基于大语言模型的电力系统自问自答在线监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1电力通信大模型知识库数据底座构建方法包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S2具体步骤包括：获取通用大模型，利用S1构建的电力通信大模型知识库数据底座对通用大模型进行微调，形成电力通信大模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，微调方式包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于双重拓扑网络结...
【技术特征摘要】
1.基于大语言模型的电力系统自问自答在线监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，s1电力通信大模型知识库数据底座构建方法包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，s2具体步骤包括：获取通用大模型，利用s1构建的电力通信大模型知识库数据底座对通用大模型进行微调，形成电力通信大模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，微调方式包括：
5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，步骤s3具体包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于双重拓扑网络结构来构建分词的异质图神经网络，进行节点级聚合具体方法是：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，s4中根据所述具有所述双重拓扑网络结构的图数据中实时的数据形成问句具体包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，多个问句模版包括“当前x是否属于异常，以及是否需要调整处理，理由各是什么？”、“针对x是否需要进行y处理方式？”、“按照当前的x，未来是否具有z故障风险？”、“根据您判断的存在z故障风险，按照当前x，推荐处理方式是...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晶，谢江，谢群，唐龙，孙雪冬，李博，李小航，杨洋，王梦君，冯秀竹，陈柏杉，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司宜宾供电公司，
类型：发明
国别省市：
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