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2025-07-29 发布于广东
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面向电力领域的深度推理大模型全参数微调技术研究.docx

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面向电力领域的深度推理大模型全参数微调技术研究

文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关理论与技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2电力系统知识图谱．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3微调技术原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

电力领域深度学习模型分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1电力系统特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2典型电力系统深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3微调技术适用性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

深度推理大模型全参数微调技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1深度推理大模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2全参数微调技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3电力领域深度推理大模型全参数微调策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1数据集准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3微调过程与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

案例分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.1典型案例选取与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.2微调效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.3存在问题与改进建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.2研究局限与未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.3政策建议与实际应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.文档概述

本文档旨在研究面向电力领域的深度推理大模型全参数微调技术。随着人工智能技术的不断发展，深度神经网络模型在多个领域取得了显著成效，特别是在处理复杂数据和进行智能推理方面表现出色。电力领域作为一个数据密集型行业，具有广泛的应用场景需要智能化决策和技术支持。在此背景下，对电力领域进行深度推理大模型研究具有重要意义。而全参数微调技术作为一种针对特定任务优化模型性能的有效手段，其研究与应用也显得尤为重要。本文档将围绕这一主题展开，探讨深度推理大模型在电力领域的应用现状、全参数微调技术的理论基础与实践方法，以及未来研究方向等内容。以下是本文档的主要概述：

（一）引言

随着大数据和人工智能技术的不断进步，深度神经网络模型在多个领域取得了显著成效。电力领域作为一个关键的基础设施行业，面临着诸多挑战和机遇。为了提高电力系统的运行效率和智能化水平，深度神经网络模型的应用逐渐受到关注。本文将重点研究面向电力领域的深度推理大模型及其全参数微调技术。

（二）背景与意义

电力领域涉及大量的数据采集、处理和分析工作，包括电网运行、电力负荷预测、能源管理等方面。传统的数据处理和分析方法难以满足复杂多变的数据环境和智能化需求。而深度神经网络模型在处理复杂数据、