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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种用于电力运维的大模型微调方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119539784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510105374.8，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种用于电力运维的大模型微调方法、系统、设备及介质是由张京伦;蔡晴;吴慧;梅峰;郑星航;包迅格;张锐峰;郑妮;陈璇玮;伍星宇设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电力运维的大模型微调方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于电力运维的大模型微调方法、系统、设备及介质，所述方法为将获取的待处理电力运维数据集中各个运维数据样本作为待优化问题样本，根据预设关键词库识别得到的运维问题类型与第一预设大语言模型对待优化问题样本进行数据特征提取得到问题特征文本，根据预设数据类型知识库对其扩充且按相同类型汇总得到问题微调训练样本集，并将问题微调训练样本集划分为问题指令微调样本子集和问题增量微调样本子集对第二预设大语言模型进行微调得到运维问题大模型，将所有运维问题大模型进行合并得到电力运维垂域大模型。本发明能有效提升模型微调对复杂电力运维数据的信息利用效率、适应性和表达能力，进而提高微调训练的高效性和准确性。

本发明授权一种用于电力运维的大模型微调方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于电力运维的大模型微调方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取待处理电力运维数据集，并将所述电力运维数据集中的各个运维数据样本作为待优化问题样本；所述待处理电力运维数据集包括故障诊断样本和负载预测样本；根据预设关键词库对各个待优化问题样本进行分析，得到对应的运维问题类型；根据所述运维问题类型和第一预设大语言模型，对各个待优化问题样本进行预设数据特征提取，得到对应的问题特征文本，并根据对应的预设数据类型知识库对所述问题特征文本进行扩充，生成对应的问题微调训练样本；将同一运维问题类型的问题微调训练样本汇总，得到对应的问题微调训练样本集，并将所述问题微调训练样本集划分为问题指令微调样本子集和问题增量微调样本子集；所述问题指令微调样本子集为对话文本集合，所述问题增量微调样本子集为事实陈述文本集合；根据所述问题指令微调样本子集和所述问题增量微调样本子集，基于量化低秩适应微调技术对第二预设大语言模型进行微调训练，得到对应的运维问题大模型，并将所有运维问题大模型进行合并，得到电力运维垂域大模型；其中，当所述运维问题类型为负载预测时，所述预设数据特征包括预测条件和参考模型知识；所述参考模型知识包括模型类型、数据来源、特征变量、目标变量、预测方法、模型评估指标、预测假设和外部因素；所述根据对应的预设数据类型知识库对所述问题特征文本进行扩充，生成对应的问题微调训练样本的步骤包括：对所述问题特征文本中的预测条件和参考模型知识分别进行文本预处理，得到对应的预测条件词列表和模型知识词列表；获取所述预测条件词列表和所述模型知识词列表的词频相似度和杰卡德相似系数，并将所述词频相似度和所述杰卡德相似系数进行加权求和，得到对应的预测条件影响因子；当所述预测条件影响因子大于预设可信阈值时，根据多维相似度综合评估法，分别对所述问题特征文本和所述预设数据类型知识库中各个案例文本进行综合相似度计算，得到对应的文本综合相似度；当所述问题特征文本与所述案例文本的文本综合相似度大于预设相似度阈值时，将所述案例文本追加至所述问题特征文本的末端，得到候选问题微调训练样本；将所述候选问题微调训练样本输入所述第一预设大语言模型进行文本可理解性和逻辑准确性检测，并当检测合格时，将所述候选问题微调训练样本作为所述问题微调训练样本；所述多维相似度综合评估法为分别计算杰卡德相似系数、戴斯相似性系数和N元组相似度值，再计算所述杰卡德相似系数与所述戴斯相似性系数的相似系数平均值，并将所述相似系数平均值和所述N元组相似度值进行加权平均得到综合相似度。

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