摘要
随着电力行业的飞速发展,电力系统的规模越来越大,提高电力系统故障检测与诊断技术的效率和准确率尤为重要。本文利用大语言模拟智能技术对电力故障中的短路故障进行检测与诊断,实验结果表明,与传统机器学习方法相比,大语言模型的F1值、分类误差、精度都是最高的,且分类误差有较大提高。当数据丢包率较低时,则表示大语言模型可以检测到恶意攻击,并会自动启动电力智能供应链的防火墙,对其进行扫描拦截。
作者
王国曦
张晨
Wang Guoxi;Zhang Chen
出处
《电力设备管理》
2024年第20期11-13,共3页
Electric Power Equipment Management
