【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于水電機組設備監測，具體涉及一種基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法及相關系統。
技術介紹
1、水電站作為重要的能源基礎設施，其運行效率和安全性直接關系到電力供應的穩定性和可靠性。近年來，隨著信息技術的迅猛發展，大數據、人工智能等先進技術在水電行業得到了廣泛應用，尤其是知識圖譜技術的引入，為水電站的智能化管理提供了新的解決方案。在水電站的運維過程中，涉及到大量的設備數據、運維記錄、故障案例和專家經驗。知識圖譜通過將海量數據結構化，能夠有效提升數據的檢索、分析和決策支持能力，已成為水電站運維管理的重要工具。
2、在現有技術中，構建水電站關鍵設備知識圖譜主要依賴于傳統的數據挖掘和專家系統方法。這些方法通常包括數據采集、預處理、實體識別、關系抽取等步驟，通過人工規則或機器學習算法來實現知識的提取和組織。然而，隨著水電站設備種類和數量的不斷增加，以及設備運行數據的爆炸式增長，傳統方法在處理復雜、動態的數據時顯得力不從心，難以滿足高效、精準的知識圖譜構建需求。首先，傳統知識圖譜構建方法主要依賴于專家手工整理和定義知識，這不僅費時費力，而且容易受限于專家的個人經驗和認知，導致知識圖譜的覆蓋面和精確度不足。對于水電站這樣復雜的工業系統，設備類型繁多、結構復雜、運行環境多變，手工構建知識圖譜的效率和效果難以滿足實際需求。其次，現有的知識圖譜技術在處理非結構化數據方面存在一定的局限性。水電站的運維數據包括大量的文本記錄、傳感器數據、圖片和視頻等，這些數據形式多樣且相互關聯，需要強大的自然語言處理和多模態數據處理能力。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于克服現有水電站設備在運維過程中會不斷產生新的數據和知識，不能及時更新和維護的問題，提供一種基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法及相關系統。
2、為了達到上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供一種基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，包括如下步驟：
4、獲取水電站運維過程中產生的數據，并對數據進行清洗與標準化處理；
5、基于大語言模型，從標準化處理后的數據中提取出水電站設備的實體和關系；
6、將抽取出的實體和關系進行校正，構建水電站設備的知識圖譜，并通過迭代優化提升知識圖譜的精準性和魯棒性；
7、實時監測水電站運維過程中產生的新數據，自動更新和維護知識圖譜；
8、將構建好的水電站設備知識圖譜應用于水電站的運維管理中。
9、通過少樣本提示詞技術從標準化處理后的數據中提取出水電站設備的實體和關系。
10、所述基于大語言模型，從標準化處理后的數據中提取出水電站設備的實體和關系，具體方法如下：
11、撰寫輸入模型文本對應的輸出，按照三元組列表格式，作為下一步提示詞中的少樣本示例；
12、利用少樣本提示詞技術，基于少樣本示例，對新的設備相關的輸入文本進行開放信息抽取，獲取模型輸出的三元組列表。
13、所述將抽取出的實體和關系進行校正，構建水電站設備的知識圖譜，并通過迭代優化提升知識圖譜的精準性和魯棒性，具體方法如下：
14、獲取抽取出的實體和關系；
15、通過自我反思機制，對抽取的實體和關系進行校正，基于校正后的實體和關系構建知識圖譜；
16、基于相似性關系檢索，對知識圖譜中的結構進行優化，合并相似的關系，降低知識圖譜的冗余程度，若發現關系合并不當，重新校正實體和關系，進行迭代優化。
17、所述實時監測水電站運維過程中產生的新數據，自動更新和維護知識圖譜，具體方法如下：
18、自動監測水電站設備新增的運維數據和故障信息，實時捕捉知識更新需求；
19、基于新增數據重新進行實體和關系抽取以及知識圖譜構建與優化；
20、將新增數據與歷史數據進行關聯，確保知識圖譜的一致性。
21、所述將構建好的水電站設備知識圖譜應用于水電站的運維管理中，還包括：
22、支持運維人員通過自然語言查詢，快速檢索設備信息；
23、結合知識圖譜中的設備運行歷史和故障數據，進行故障原因分析和預測性維護建議的生成；
24、基于生成的故障原因和維護建議，輔助優化水電站的運行調度。
25、所述大語言模型為預訓練的深度學習模型，能夠理解和生成自然語言文本，并具備少樣本學習和自我反思的能力。
26、第二方面，本專利技術提供一種基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建系統，包括：
27、數據獲取與預處理模塊，用于獲取水電站運維過程中產生的數據，并對數據進行清洗與標準化處理；
28、信息抽取模塊，用于基于大語言模型，從標準化處理后的數據中提取出水電站設備的實體和關系；
29、知識圖譜構建模塊，用于將抽取出的實體和關系進行校正，構建水電站設備的知識圖譜，并通過迭代優化提升知識圖譜的精準性和魯棒性；
30、知識圖譜自動化更新模塊，用于實時監測水電站運維過程中產生的新數據，自動更新和維護知識圖譜；
31、應用模塊，用于將構建好的水電站設備知識圖譜應用于水電站的運維管理中。
32、第三方面，本專利技術提供一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法的步驟。
33、第四方面，本專利技術提供一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法的步驟。
34、與現有技術相比，本專利技術具有如下有益效果：
35、本專利技術提供一種基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法及相關系統，包括如下步驟：獲取水電站運維過程中產生的數據，并對數據進行清洗與標準化處理；基于大語言模型，從標準化處理后的數據中提取出水電站設備的實體和關系；將抽取出的實體和關系進行校正，構建水電站設備的知識圖譜，并通過迭代優化提升知識圖譜的精準性和魯棒性；實時監測水電站運維過程中產生的新數據，自動更新和維護知識圖譜；將構建好的水電站設備知識圖譜應用于水電站的運維管理中。通過大語言模型的強大語義理解能力，能夠自動從水電站多源、多模態數據中快速、精準地提取出設備相關的知識，顯著提升了知識圖譜構建的效率和覆蓋范圍，減少了對人工參與的依賴。能夠實時監控水電站運維中的新增數據，新舊數據進行自動化整合本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，通過少樣本提示詞技術從標準化處理后的數據中提取出水電站設備的實體和關系。
3.根據權利要求2所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，所述基于大語言模型，從標準化處理后的數據中提取出水電站設備的實體和關系，具體方法如下：
4.根據權利要求1所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，所述將抽取出的實體和關系進行校正，構建水電站設備的知識圖譜，并通過迭代優化提升知識圖譜的精準性和魯棒性，具體方法如下：
5.根據權利要求1所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，所述實時監測水電站運維過程中產生的新數據，自動更新和維護知識圖譜，具體方法如下：
6.根據權利要求5所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，所述將構建好的水電站設備知識圖譜應用于水電站的運維管理中，還包括：
7.根據權利要
8.基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建系統，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法的步驟。
10.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，通過少樣本提示詞技術從標準化處理后的數據中提取出水電站設備的實體和關系。
3.根據權利要求2所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，所述基于大語言模型，從標準化處理后的數據中提取出水電站設備的實體和關系，具體方法如下：
4.根據權利要求1所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，所述將抽取出的實體和關系進行校正，構建水電站設備的知識圖譜，并通過迭代優化提升知識圖譜的精準性和魯棒性，具體方法如下：
5.根據權利要求1所述的基于大語言模型的水電站設備知識圖譜構建方法，其特征在于，所述實時監測水電站運維過程中產生的新數據，自動更新和維護知識圖譜，具體方法如下：
...【專利技術屬性】
技術研發人員：李潤東，譚杰明，何良，何東陽，張海庫，麥先春，王峻峰，歐亮，胡思宇，王曉蘭，管毓瑤，劉洋成，魏棕凱，施睿清，符桐舸，
申請(專利權)人：大唐水電科學技術研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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