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申请/专利权人：山西省智慧交通研究院有限公司;山西省智慧交通实验室有限公司

摘要：本发明提供一种基于大语言模型的高速公路供配电监测系统，通过增加文件格式处理层将监测数据转化为大语言模型容易处理的文本数据格式，同时在传统供配电监测系统基础上引入大语言模型，将处理后的监测数据直接发送给大语言模型。利用大模型强大的数据分析能力，以及交互式自然语言指令和问答功能，运维人员可以通过自然语言对话的方式，主动向大模型提出关于监测数据的各种个性化需求，如设备的运行状态、故障原因、维修建议等，大模型能够准确理解用户的意图，并分析数据给出相应的回答和解决方案。随着时间的推移，历史数据的不断增加，大模型能够利用其自身的增量学习技术，来逐步更新其知识和能力，不断优化自身的分析能力和准确性。

主权项：1.一种基于大语言模型的高速公路供配电监测系统，其特征在于，包括：数据采集层、数据传输层、数据存储层、文件格式处理层和大模型处理分析层，其中：数据采集层由各类传感器及微控制器组成，采集数据反应设备的运行状态，包括监控电压、低高压开关柜工作状态，电流、功率、频数、变压器温度具体指标；数据传输层包括智能网关和交换机，采集各种通讯接口和协议的设备数据，经过以太网发给数据存储层进行保存；数据存储层对监测数据的字段定义明确、数据结构清晰，数据存储格式保持高度统一性和规范性，使得监测数据以结构化的形式存储在关系型数据库MYSQL中，并通过数据访问接口进行访问和调用；文件格式处理层，将数据库中的数据转化为模型所能理解的文本格式，读取到SQL数据库以及其他数据文件数据后，处理层将数据转换为文本字符串，或者将多个字段组合成一个包含完整信息的句子或段落；在转换数据为文本格式时，进行文本的预处理、格式化并进行分割以满足大语言模型的上下文窗口限制，通过文本清洗、分词、去除停用词进行预处理操作，通过添加特定的提示符prompt进行格式化处理，通过直接存储原始嵌入的形式将文档存储在向量数据库中，采用向量检索技术获取初步文档，然后利用大语言模型迭代提取相关段落进行数据压缩以获得相关性最高的文本带入prompt上下文，引导大语言模型按照特定的方式进行回答或生成文本；将格式化后的文本数据发送给大语言模型进行处理；大模型处理分析层包括数据接收模块、意图理解模块、数据分析模块和可视化输出模块。

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