一种基于自学习自更新大语言模型的电网故障分析辅助研判方法

本发明涉及故障分析辅助研判技术领域，具体地说，涉及一种基于自学习自更新大语言模型的电网故障分析辅助研判方法。其包括以下步骤：构建数据审核与标注平台；数据审核与标注平台建设完成后，收集电力系统数据并生成样本文件；基于基础大语言模型，利用历史案例和生成的样本文件，对基础大语言模型进行参数微调，得到业务大模型；利用自学习机制对业务大模型进行优化更新，形成故障研判大模型；基于故障研判大模型构建故障分析辅助决策引擎，通过故障分析辅助决策引擎分析电力系统数据得到电网故障原因。本发明设计通过构建业务大模型，并持续利用自学习机制进行优化更新，能够有效提高对电网故障类型、位置和严重程度预测判断的准确性。