一种基于大语言模型的储能运维多模态对话系统及方法

本发明涉及储能电站运维、大语言模型推理及多模态人机交互技术领域，具体是一种基于大语言模型的储能运维多模态对话系统及方法，系统含五层架构：数据采集与多模态感知层获取BMS数据、图像及语音；语义融合与动态Prompt层构造含实时工况的Prompt；边缘推理层用Q4量化7B参数LLM结合LoRA微调，在10W Edge GPU运行；安全层通过置信度评估、白名单及意图分类过滤；人机交互层支持本地ASR与自适应TTS，本发明基于大语言模型的储能运维多模态对话系统及方法，首响应≤1.9s，Top‑1准确率≥92.4%，语音带宽≤128kb/s，词错误率<6%，可离线使用且阻断越权指令，显著提升储能电站运维效率。