基于专家知识与大语言模型混合增强的水电站告警智能诊断

孙国强; 史学恒; 罗哲清; 程礼临; 臧海祥; 卫志农

doi:10.12204/j.issn.1000-7229.2025.10.005

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基于专家知识与大语言模型混合增强的水电站告警智能诊断

规划建设 | 更新时间：2026-01-27

- 基于专家知识与大语言模型混合增强的水电站告警智能诊断
- Intelligent Diagnosis of Hydroelectric Power Station Alarm Based on Hybrid-Augmentation of Expert Knowledge and Large Language Model
- “在水电站监控领域，专家设计了基于大语言模型的告警事件样本增强与故障诊断框架，提升了诊断精度和效率，保障电力系统安全运行。”
- 电力建设 2025年46卷第10期页码：44-57
- 作者机构：
  
  1.河海大学电气与动力工程学院，南京市 211100
  2.扬州大学环境科学与工程学院，江苏省扬州市 225000
- 作者简介：
  
  孙国强（1978），男，博士，教授，主要研究方向为电力系统运行分析、新能源发电以及直流输电系统；
  史学恒（2001），男，硕士研究生，主要研究方向为基于数据驱动的故障事件化；
  罗哲清（2006），女，本科生，主要研究方向为人工智能技术；
  程礼临（1995），男，博士，讲师，通信作者，主要研究方向为人工智能在电力系统中的应用，E-mail：straw@hhu.edu.cn；
  臧海祥（1986），男，博士，教授，主要研究方向为以分布式光伏为代表的可再生能源接入、人工智能在电力系统中的应用；
  卫志农（1962），男，博士，教授，主要研究方向为综合能源系统优化运行与市场交易、虚拟电厂优化运行与博弈、电力系统大数据分析及人工智能应用。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(U24B2088)
- DOI：10.12204/j.issn.1000-7229.2025.10.005
  中图分类号： TM734
- 收稿：2025-01-23，
  
  修回：2025-04-20，
  
  纸质出版：2025-10-01
- 稿件说明：
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孙国强,史学恒,罗哲清等.基于专家知识与大语言模型混合增强的水电站告警智能诊断[J].电力建设,2025,46(10):44-57.

SUN Guoqiang,SHI Xueheng,LUO Zheqing,et al.Intelligent Diagnosis of Hydroelectric Power Station Alarm Based on Hybrid-Augmentation of Expert Knowledge and Large Language Model[J].Electric Power Construction,2025,46(10):44-57.
孙国强,史学恒,罗哲清等.基于专家知识与大语言模型混合增强的水电站告警智能诊断[J].电力建设,2025,46(10):44-57. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.10.005.

SUN Guoqiang,SHI Xueheng,LUO Zheqing,et al.Intelligent Diagnosis of Hydroelectric Power Station Alarm Based on Hybrid-Augmentation of Expert Knowledge and Large Language Model[J].Electric Power Construction,2025,46(10):44-57. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.10.005.

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基于专家知识与大语言模型混合增强的水电站告警智能诊断

Intelligent Diagnosis of Hydroelectric Power Station Alarm Based on Hybrid-Augmentation of Expert Knowledge and Large Language Model

DOI：10.12204/j.issn.1000-7229.2025.10.005