江苏方天电力技术有限公司

本发明公开一种基于大模型的供电工单分析与优化推荐方法，属于电力系统运维技术领域，包括：构建供电工单语义知识图谱，对大语言模型进行供电领域语料的领域自适应预训练和监督微调，设置知识图谱增强的注意力机制，得到供电领域专用大模型；根据待分析供电工单，生成候选根因，加权判定优先级，加权检索相似案例并适配调整，得到诊断结果；调用电力安全规程库检验诊断结果，匹配人员和物资，预测处理时长区间，生成优化推荐报告。本发明解决了现有人工处理效率低、标准不统一、非结构化文本语义理解不足以及历史经验复用率低的问题。

本发明公开了基于时序聚类与神经网络的居民节电潜力分析方法及系统，属于智能电网与大数据分析技术领域。首先提取目标用户的宏观衍生特征，并与VAE网络提取的时序低维潜在特征拼接，利用自适应聚类算法自适应划分为多个用户簇；其次，基于多维评价指标的得分贡献率确定各用户簇的敏感度驱动类型，构建候选激励策略库；随后，利用时序预测网络生成数字孪生基准负荷，通过链式仿真模型推演主观响应概率与负荷压降能力，以预期综合净收益最大化为目标寻优最优激励策略；最后，利用同质化对照组剔除外部环境干扰以核算真实净响应节电量，并据此对数字孪生与仿真网络进行闭环反向微调。本发明实现了需求侧资源的精细挖掘与策略自进化。