本發明屬于人工智能與電力系統運維交叉，具體為一種適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統。
背景技術：
1、配電網作為電力系統面向用戶的最后一級供電環節，其運維管理的可靠性、安全性與高效性直接影響民生用電與電網穩定。隨著新型電力系統建設推進及?“雙碳”?目標落地，配電網面臨電力需求激增、設備老舊、分布式新能源接入壓力大等諸多挑戰，傳統運維模式已難以適配發展需求。
2、當前配電網運維及相關智能化技術存在以下瓶頸：
3、數據處理能力不足：配電網運維數據涵蓋文本、圖像、傳感器時序數據等多模態類型，現有系統缺乏高效的多源異構數據集成與預處理機制，數據質量參差不齊，難以支撐深度智能分析；
4、ai?模型垂域適配性差：通用?ai?模型對配電網專業運維知識的理解不足，缺乏針對配電網場景的定制化優化，無法精準完成故障診斷報告生成、運維方案制定等垂域生成式任務；
5、知識支撐體系缺失：配電網設備、故障、運維等專業知識多為碎片化、非結構化形式，難以有效融入?ai?模型，導致模型決策可解釋性與準確性受限；
6、協同管理機制薄弱：現有運維系統各模塊數據不互通、功能不協同，故障診斷、風險評估、運維決策等環節割裂，無法實現全流程智能化閉環管理，運維效率與成本控制效果不佳。
7、現有技術尚未形成兼顧多模態數據融合、垂域知識增強、全流程協同的配電網智能運維方案，難以滿足新型電力系統對配電網運維智能化、高效化的需求，亟需研發一種適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統。
技術實現思路
1、為解決現有技術中存在的上述問題，本發明提供了一種適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統，通過構建“生成式多模態大模型-多模態知識圖譜rag（檢索增強生成）增強-運維全流程協同管理”三位一體的技術體系，實現了配電網運維的智能化、高效化與精準化。
2、實現上述目的的技術方案是：
3、適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統，包括：
4、數據采集模塊，用于獲取多模態數據，包括配電網文本、圖像和傳感器數據；
5、數據預處理模塊，用于對采集的多模態數據進行預處理操作；
6、知識圖譜構建模塊，用于構建配電網運維多模態知識圖譜并實現rag知識增強；
7、故障診斷模塊，用于通過構建的多模態大模型基于配電網運維多模態知識圖譜，精準識別故障類型，得到故障診斷結果；
8、方案生成模塊，用于根據故障診斷結果自動生成故障診斷報告，同時結合配電網運維規程與歷史案例，生成定制化運維方案；
9、知識問答模塊，用于實現與運維人員進行交互。
10、優選的，所述數據采集模塊中，配電網文本包括但不限于運維規程、故障記錄，圖像包括但不限于設備外觀、線路布局，傳感器數據包括但不限于電壓、電流、溫度。
11、優選的，所述數據預處理模塊中，預處理操作包括：
12、采用統計方法與機器學習算法檢測并處理異常值；
13、通過格式標準化、數據去重操作完成數據清洗；
14、其中，
15、統計方法包括但不限于均值、標準差，機器學習算法包括但不限于孤立森林、dbscan（基于密度的聚類算法）。
16、優選的，所述知識圖譜構建模塊中，構建配電網運維多模態知識圖譜并實現rag知識增強，包括：
17、采用分布式并行采集技術及增量采集機制，爬取互聯網、企業歷史運維記錄中的配電網專業信息；
18、針對專業語料匱乏問題，改進實體抽取方法，提出基于blstm-l-crf（結合了雙向長短期記憶網絡和條件隨機場的深度學習模型）網絡模型的配電網領域命名實體識別方法，識別設備、故障類型核心實體；
19、構建實體關系抽取模型，完成“設備-故障原因-運維措施”層次關系抽??；采用模式聚類無監督方法，進行實體-屬性-值對的自動化抽??；
20、整合抽取的實體、關系、屬性信息，構建覆蓋“設備-狀態-故障-運維”的配電網多模態知識圖譜；
21、采用多模態公共表示學習技術，將文本、圖像多模態知識投影至統一語義空間，進行多模態知識融合；
22、設計基于lstm-rnn的深度循環神經網絡知識推理模型，結合spark-gpu（在spark分布式內存計算框架中利用圖形處理單元進行加速計算的技術）分布式內存計算平臺實現并行化加速，利用知識圖譜三元組完成多步推理，補全隱性知識；
23、將配電網運維多模態知識圖譜作為檢索庫，進行rag知識增強，作為多模態大模型推理預測的支持。
24、優選的，所述故障診斷模塊中，多模態大模型，在模態層面，訓練門控網絡根據輸入數據特性選擇最優模態子集參與預測；在融合層面，由門控網絡決策融合操作類型與終止時機。
25、優選的，所述故障診斷模塊中，多模態大模型優化：
26、基于通用多模態大模型基座，利用海量配電網運維多模態數據對多模態大模型進行預訓練，使其學習配電網基礎特征；再結合配電網故障診斷、運維方案專業標注數據進行精細化微調。
27、優選的，所述知識問答模塊中，通過自然語言交互，基于知識圖譜與rag技術，動態檢索結構化知識和非結構化數，回答運維人員關于設備參數、故障代碼、規程條款專業問題；利用多模態大模型對齊異構數據，通過知識圖譜關聯跨模態信息，結合文本、圖像、傳感器數據進行綜合問答。
28、與現有技術相比，本發明的有益效果是：
29、本發明通過定制化的預處理與動態融合方法，實現配電網多源異構數據的高效整合與高質量利用，為智能分析奠定堅實數據基礎，解決了傳統系統數據處理效率低、質量差的問題；
30、本發明構建的生成式多模態大模型經配電網場景微調，結合多模態知識圖譜?rag增強，既具備強大的多模態理解與生成能力，又能精準掌握配電網專業運維知識，故障診斷準確率與運維方案合理性大幅提升；
31、本發明統一的協同管理架構打破了各運維環節的信息與功能壁壘，實現數據互通、任務協同，大幅縮短故障響應與運維決策周期，降低人工干預成本，提升整體運維效率；
32、綜上，本發明可有效支撐分布式新能源接入后的配電網承載力與靈活性調控，助力配電網向智能化、低碳化轉型，為新型電力系統建設提供關鍵運維技術支撐。
1.適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統，其特征在于，所述數據采集模塊中，配電網文本包括但不限于運維規程、故障記錄，圖像包括但不限于設備外觀、線路布局，傳感器數據包括但不限于電壓、電流、溫度。
3.根據權利要求1所述的適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統，其特征在于，所述數據預處理模塊中，預處理操作包括：
4.根據權利要求1所述的適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統，其特征在于，所述知識圖譜構建模塊中，構建配電網運維多模態知識圖譜并實現rag知識增強，包括：
5.根據權利要求1所述的適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統，其特征在于，所述故障診斷模塊中，多模態大模型，在模態層面，訓練門控網絡根據輸入數據特性選擇最優模態子集參與預測；在融合層面，由門控網絡決策融合操作類型與終止時機。
6.根據權利要求1所述的適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統，其特征在于，所述故障診斷模塊中，多模態大模型優化：
7.根據權利要求1所述的適用于配電網復雜場景的配電網運維ai協同管理系統，其特征在于，所述知識問答模塊中，通過自然語言交互，基于知識圖譜與rag技術，動態檢索結構化知識和非結構化數，回答運維人員關于設備參數、故障代碼、規程條款專業問題；利用多模態大模型對齊異構數據，通過知識圖譜關聯跨模態信息，結合文本、圖像、傳感器數據進行綜合問答。