通过整合配网中低压多源数据与任务型智能体技术,对配网运行状态进行主动感知、故障精准研判与抢修流程智能优化,构建覆盖"监测-预警-研判-处置-复盘"的全流程闭环管理能力。
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通过整合配网中低压线路、台区、分支箱等多源异构数据,对设备运行状态、负载情况及电能质量进行全面的感知与实时透明化呈现。
应用配电领域大模型与任务型智能体技术,对故障发生位置、故障类型、影响范围及抢修资源调配进行精准研判与抢修流程的智能优化。
集成RAG增强检索、向量化检索与自然语言交互能力,对设备状态参数、历史运行数据、故障记录及抢修进度等信息进行快速查询与精准答案生成。
将数据查询、故障研判、抢修优化、报告生成等复杂任务拆解为可执行的子任务链,实现多环节自动化协同处理。
将非结构化的专业知识库与结构化的实时运行数据进行融合索引与联合检索,结合检索结果与生成模型进行答案生成。
采用参数高效微调技术,对基座大模型进行配电领域深度适配,强化模型对电网专业术语与业务逻辑的语义理解能力。
基层供电所及配电运维班组、县区级供电公司配网运检管理部门