【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息，尤其涉及一种基于大模型的储能电站故障预测方法。
技术介绍
1、在全球能源转型的浪潮中，推动能源结构低碳化已成为实现可持续发展的核心目标，而智能电网的崛起则标志着电力系统正迈向智能化、高效化的新纪元。在这一变革中，储能系统作为智能电网的基石，其重要性日益凸显，激发了业界对储能技术前所未有的热情与探索。储能有着与发电同等重要的地位，一旦储能电站出现故障也会对国家的经济和安全产生重大影响，因此储能电站故障预测与发电站故障预测同样重要，但是又具有其特殊性；因此直接套用发电站故障预测的方法，存在极大的不准确性。
技术实现思路
1、为了提高储能电站故障预测的准确性，本申请提供了一种基于大模型的储能电站故障预测方法。
2、为了达到上述目的，本申请实施例提出了一种基于大模型的储能电站故障预测方法，包括：获取多个储能电站中的各种电池的运行数据，并对数据进行预处理操作；对预处理后的储能电站的运行参数进行电站运行故障特征提取，并将特征提取数据进行模型训练，得到预训练大模型；然后获取基于待预测的目标储能电站所述历史运行数据及预测数据对预训练大模型进行微调，微调后的小模型即可以用于目标储能电站的故障诊断。
3、其中，目标储能电站数据预处理操作包括：按照时间序列获得某个时间时间长度的储能电站电流、电压、故障信息等历史数据，得到从而得到电压、电流、故障序列数据，根据获取多个储能电站中的各种历史的运行数据及预测数据进行预处理操作。
4、其中，基于所述多个储能电站
5、其中，基于待预测的储能电站所述历史运行数据及所述预测数据对所述目标模型进行微调，包括：将所述目标储能电站所述历史实际电压、电流、故障信息所据输入所述预测大模型，将预测的故障信息与所述故障信息进行进行前向迭代运算，并通过反向传播更新所述目标预测模型的神经网络参数，得到微调后的小模型，直至小模型收敛。
6、本申请的上述技术方案的有益效果如下：本申请提出的技术方案，能够准确的实现对储能电站故障进行准确的诊断，提升储能电站的维保效率。
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1.一种基于大模型的储能电站故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的储能电站故障预测方法，其中，目标储能电站数据预处理操作包括：按照时间序列获得某个时间时间长度的储能电站电流、电压、故障信息等历史数据，得到从而得到电压、电流、故障序列数据，根据获取多个储能电站中的各种历史的运行数据及预测数据进行预处理操作。
3.根据权利要求1所述的基于大模型的储能电站故障预测方法，其中，基于所述多个储能电站所述历史运行数据及预测数据调整网络参数，得到预训练大模型方法包括：将预处理后的储能电站运行参数进行各电站特征提取实现对电站运行故障特征提取，并将其作为训练样本；将储能电站的历史数据转换为词嵌入向量，并对词嵌入向量进行位置编码，基于注意力机制对词的向量表示进行处理，得到每个词的注意力向量；通过神经网络对注意力向量进行非线性变换处理，得到待查故障数据每个词的表示向量；将预测的数据信息以及所述知识嵌入特征向量输入至预训练得到预训练大模型，得到预训练后数据。
4.根据权利要求1所述的基于大模型的储能电站故障预测方法，其中，基于待预测的储
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的储能电站故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的储能电站故障预测方法，其中，目标储能电站数据预处理操作包括：按照时间序列获得某个时间时间长度的储能电站电流、电压、故障信息等历史数据，得到从而得到电压、电流、故障序列数据，根据获取多个储能电站中的各种历史的运行数据及预测数据进行预处理操作。
3.根据权利要求1所述的基于大模型的储能电站故障预测方法，其中，基于所述多个储能电站所述历史运行数据及预测数据调整网络参数，得到预训练大模型方法包括：将预处理后的储能电站运行参数进行各电站特征提取实现对电站运行故障特征提取，并将其作为训练样本；将储能电站的历史数据转换为词...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐金华，张东，喻宜，吕志来，王云鹏，黄正博，吴迪，
申请(专利权)人：北京许继电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
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