湖南电力

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混流式水轮机低负荷运行水力稳定性研究

田海平, 莫剑, 李孝凯, 付坤

2026, 46(2): 1-6. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.001

摘要 ( 16 )

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混流式水轮机在低负荷工况下运行时,往往会出现内部流态恶化与振动加剧等不利现象。为深入研究该工况下机组内部各过流部件的流动特性,针对某电站混流式水轮机开展全流道三维瞬态数值模拟,系统对比分析三种典型运行工况下的流动特征。研究结果表明,在低负荷条件下,混流式水轮机内部存在显著的流动不稳定性,如转轮进口处较大的正冲角引发流动分离;导叶开度较小时形成的射流与主流之间发生强烈剪切作用,产生大尺度湍流涡结构;转轮出口处残余环量导致尾水管内形成偏心涡带,进而诱发强烈的压力脉动,幅值显著升高。本研究结果有助于深化对混流式水轮机低负荷工况下内部复杂非定常流动现象的理解,为混流式水轮机安全运行及结构优化提供理论依据。

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基于WOA-VMD-CNN-BiGRU的锅炉水冷壁壁温预测模型研究

吴冲, 何洪浩, 杨苡清, 徐俊, 朱光明, 向军

2026, 46(2): 7-14. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.002

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针对燃煤机组壁温传统测量存在噪声干扰、单一模型泛化能力较差且难以适配调峰复杂工况的问题,提出基于鲸鱼优化算法-变分模态分解-卷积神经网络-双向门控循环单元（whale optimization algorithm-variational mode decomposition-convolutional neural network-bidirectional gated recurrent unit,WOA-VMD-CNN-BiGRU）的壁温预测混合模型。该方法采用数据分解—特征提取—时序预测的技术路线,先通过皮尔逊相关系数法筛选与壁温强相关的输入特征,再利用鲸鱼优化算法对变分模态分解的超参数进行优化,以实现原始壁温信号的有效分解,最后构建CNN-BiGRU混合模型,融合卷积神经网络的局部特征提取能力与双向门控循环单元的时序建模能力开展预测。以电厂机组实际运行数据为样本,将所提模型与BiGRU模型在单步、多步预测场景下进行性能对比。结果显示,单步及多步预测中,所提模型的预测误差显著降低,对数据的解释能力明显提升。这表明所提方法可有效提升壁温预测的精度与稳定性,为燃煤机组壁温监测及超温预警提供可靠技术支撑。

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基于知识增强的变电模型多模态数据集成方法

肖辉, 蔡纲, 徐志强, 熊吴越, 曹金浩

2026, 46(2): 15-22. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.003

摘要 ( 17 )

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变电工程全生命周期中的多模态数据易形成信息孤岛,各参与方三维建模软件未统一,建模过程中数据格式转换及集成问题突出。基于知识图谱（knowledge graph,KG）和检索增强生成（retrieval-augmented generation,RAG）方法,构建增强电网信息模型（enhanced grid information model,EGiM）,描述实体、属性及实体间的关系,改善电网基础设施建模中的互操作性,实现变电工程多种三维数据格式的集成。KG对复杂电网关系进行建模,获取变电站、变压器和配电网络之间的多种连接。RAG从知识库中提取相关数据,并且将其与三维模型结合,提高关系描述的准确性。设计适配电网多模态数据的语义映射规则,实现异构格式的标准化语义对齐,同时构建向量和图谱动态权重检索机制,准确挖掘设备隐式关联。案例分析表明,数据集成成功率提升至98.2%,跨格式调用成功率达95.6%,提升了数据处理效率,为变电工程设计协同和故障诊断的效率提升提供了核心技术支持。

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基于故障电导幅值的单相接地故障复合消弧方法

王文, 王达, 陈牧野, 刘伟民

2026, 46(2): 23-30. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.004

摘要 ( 16 )

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接地故障可靠消弧是配电网安全可靠运行的重要保障,通常在接地故障的分析中,认为配电网是三相平衡的。现有的方法在考虑线路阻抗和不对称负载的三相不平衡配电网发生单相接地故障时,消弧效果不佳。为了解决这个问题,提出一种结合电流消弧方法和电压消弧方法的混合方法,建立考虑线路参数不对称和负载不对称的配电网模型并进行分析。通过两次注入电流的方法,计算得到接地电导的阈值和两种消弧方法改进的参考值。当接地电导小于阈值时,采用电压消弧方法;当接地电导大于或等于阈值时,采用电流消弧方法。本文提出的方法可以不受线路参数不对称度、接地阻抗大小及负荷不平衡的影响,将故障电流降低至限定值以下。最后,在MATLAB/Simulink平台仿真,验证了所提消弧控制策略的可靠性和可行性。

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基于多新息最小二乘法在线参数辨识的SPMSM无差拍电流预测控制

吴荣, 钟春良, 罗朝旭, 赵凯辉

2026, 46(2): 31-40. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.005

摘要 ( 15 )

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针对表贴式永磁同步电机无传感器控制系统参数失配影响电流环性能问题,提出一种融合在线参数辨识的无差拍电流预测控制策略。首先,根据永磁电机控制系统特点,采用无差拍电流预测控制以提升电流环动态响应性能。然后,提出基于多新息理论结合最小二乘法在线辨识电机电感、磁链和电阻参数。最后,将辨识结果实时反馈至无差拍电流预测控制器,实现控制参数的在线更新与失配补偿。仿真结果表明,该方法在电机参数摄动条件下,能有效提升电流环控制器稳态性能。

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基于轻量化双分支特征融合网络的配电网故障诊断

席燕辉, 杨紫妍, 严格

2026, 46(2): 41-51. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.006

摘要 ( 14 )

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针对配电网故障诊断精度低、实时性差的问题,提出一种基于轻量化双分支特征融合网络（dual branch feature fusion-AlexNet, DBff-AlexNet）的配电网故障诊断方法。首先,采集配电网各节点的三相电压电流,利用连续小波变换将三相信号转化为二维时频图,输入到DBff-AlexNet进行故障诊断。其次,在DBff模块中采用fire skip模块,利用小卷积核的挤压层和扩展层,在减少参数量的同时提取局部特征,并通过跳跃连接保留可能丢失的信息。再次,引入不同膨胀率的深度可分离空洞卷积,在不增加参数量的情况下扩大感受野,增强全局特征捕捉能力。最后,采用Grad-CAM热力图方法展示模型在时频图中的关注区域,增强模型的可解释性。仿真结果表明,该方法具有更高的故障诊断精度和效果,在保证配电网故障诊断精度的同时,降低了模型复杂度。

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基于暂态稳定评估的关键特征选择及可解释性分析方法

赵雄光, 奚江惠, 郭秋婷, 凌煦, 余笑东

2026, 46(2): 52-59. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.007

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机器学习算法在电力系统暂态稳定关键特征提取中应用广泛,但其可解释性差成为关键制约因素,本文基于Optuna优化的改进轻梯度提升机模型提出一种关键特征提取及可解释性分析方法。引入Optuna自动调参算法对模型的超参数进行自动最优调整,提高模型优化性能和速度。提出基于Shapley加性解释（Shapley additive explanations,SHAP）和与模型无关的局部模型解释（local interpretable model-agnostic explanations,LiME）混合归因分析框架,通过SHAP值得到全局特征重要性排序,并结合LiME对单个样本进行局部分析验证。在IEEE 10机39节点系统上的测试结果表明,所提方法具有更高的评估准确性与更快的评估速度,能够为提取的关键特征提供合理有效的解释。

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基于慢同调理论的高阻梯级通道解列策略

王曦, 白珈于, 邱添睿, 陈保瑞, 叶希, 唐飞

2026, 46(2): 60-69. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.008

摘要 ( 21 )

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针对具有高阻抗阶梯型输电通道电网在使用传统失步解列装置时难以取得良好解列效果的问题,提出基于慢同调理伦的高阻梯级通道解列策略。首先,基于慢同调理论对节点电气连接分类,据此分析高阻梯级通道解列特点,并指出该类通道存在边缘节点易使解列装置动作后同调划分混乱的问题。其次,针对高阻梯级通道链式阻抗结构,结合自然断点法提出一种适用于高阻梯级通道的慢同调解列策略。最后,采用IEEE 39节点标准算例系统与我国西部某省级电网对所提解列策略进行仿真验证。仿真结果表明,所提慢同调解列策略能够有效搜索最优解列断面,对含高阻梯级通道形式电网具有良好适应性与有效性。

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基于生成对抗网络与深度度量学习的配电网高阻故障辨识方法

欧阳帆, 潘力强, 李振文, 刘永刚, 王沾, 胡静轩

2026, 46(2): 70-77. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.009

摘要 ( 15 )

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针对配电网高阻故障（high-impedance fault,Hif）特征微弱、样本稀缺导致的分类边界构建困难,以及深度学习模型存在“黑箱”特性、面对未知扰动易误动的问题,提出一种融合生成对抗网络（generative adversarial networks,GAN）与深度度量学习的Hif辨识方法。采用时域数据增强技术对原始信号进行随机扰动与噪声注入,以扩充故障样本并提升模型对噪声环境的适应性;引入GAN对抗训练机制生成模拟未知扰动样本,以解决训练数据中负样本不完备的难题;利用门控循环单元构建深度编码器,精准捕捉零休、不对称等Hif关键时序物理特征;采用改进的三元组损失函数配合在线困难样本挖掘策略进行端到端训练,将GAN生成的模拟扰动作为强负样本引入,迫使模型在特征空间中将未知扰动推离正常与故障簇;基于原型网络思想解决小样本适配问题,建立各类别的标准特征档案,并通过两阶段阈值判别策略实现对Hif的精准识别及对未知异常的有效拒动。仿真验证及对比分析表明,所提方法不仅在Hif识别准确率上表现优异,更凭借GAN增强的边界防御能力,实现对未知系统扰动的零误动,显著提升了模型在开放集环境下的鲁棒性与安全性。

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基于时间方差准确度系数优化随机森林的串联电弧故障识别方法

刘凯, 吴聪, 刘谋海, 钟海诚, 余敏琪, 仝海昕

2026, 46(2): 78-83. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.010

摘要 ( 17 )

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为解决低压电力场景中特征混叠的串联电弧故障识别难题,提出一种基于时间方差准确度（time-variance-accuracy,TVA）系数优化随机森林模型的识别低压串联电弧故障的方法。首先,通过对样本特征敏感度的分析,发现问题主要源于特定场景下样本特征敏感度下降,导致传统电弧检测方法判断失准。其次,利用随机森林模型集合运作机制的抗干扰特性,将随机森林模型作为核心识别模型。最后,构建TVA系数实现随机森林超参数的多目标优化,并利用低压负荷样本训练随机森林模型,在训练后的随机森林模型输入端嵌入时频特征去噪提取程序。经低压串联电压实验检测,基于 TVA系数优化随机森林模型的低压串联电弧故障识别方法的故障识别准确率达到99.97%,在精度及计算速度上均超越传统方法,证明该方法克服了特征重叠干扰,实现了低压串联电弧故障的精准识别。

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基于改进线性自抗扰的光储直流微电网电压协调控制策略

李圣清, 童开鑫, 曾进辉, 王湘东, 赵梦娣

2026, 46(2): 84-92. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.011

摘要 ( 13 )

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针对光储直流微电网母线电压易受系统内外条件变化引起振荡的问题,提出一种改进线性自抗扰控制（improved linear active disturbance rejection control,iLADRC）策略。首先,在传统线性自抗扰控制中增加一个串联校正环节,通过消除扩张状态观测器的稳态误差来提高扩张状态观测器的观测精度。其次,在电压外环控制中引入前馈自抗扰控制,从电压外环引出一条正反馈通道,对电压外环输出的参考电流进行补偿,实现信号的无差跟踪,提高混合储能控制系统的控制性能和响应速度,降低直流母线电压的超调量,缩短了调节时间。最后,通过MATLAB搭建直流微电网仿真模型,结果显示改进线性自抗扰控制的超调更小,稳定时间更短,证明了所提控制策略的有效性。

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基于充电电压和阻抗的储能电池健康状态估计

范茂松, 耿萌萌, 郑许林, 柏晶晶

2026, 46(2): 93-99. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.012

摘要 ( 16 )

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电化学储能电池的健康状态(state of health, SOH)是评估电池性能退化程度与安全性的重要指标。为了提高模型的工程适应性及精度,以20 A·h磷酸铁锂电池为研究对象,提出一种融合多特征参量的评估方法,将部分充放电数据和电化学阻抗谱特征频点作为输入特征,构建基于鲸鱼优化算法的反向传播神经网络模型,并进一步将两类特征参量融合后输入模型,进行SOH评估。实验结果表明,融合特征的模型评估精度显著提升,平均绝对百分比误差达到1.09%,较单一特征输入模型阻抗法和电压法,分别降低了39.8%和43.5%。该研究为储能用磷酸铁锂电池的性能评估与系统管理提供了有效方法。

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含构网型与跟网型新能源的混联系统同步稳定性等值建模及参数分析

梅燕, 袁霞, 陈向宜, 周顺, 唐飞

2026, 46(2): 100-108. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.013

摘要 ( 21 )

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随着新能源发电渗透率的快速提升,电力系统结构逐渐由同步机组主导转变为由构网型与跟网型新能源共同组成的混联系统。由于不同发电单元之间的动态交互行为复杂,表现出强非线性耦合特征,为系统的同步稳定性带来了新的挑战。针对以上问题,开展含构网型与跟网型新能源的混联系统同步稳定性等值建模及参数分析研究。首先,建立计及不同同步控制方式的发电单元同步稳定分析数学模型,以揭示内在失稳机理。然后,采用相平面法分析构网型新能源功率指令、虚拟同步控制参数及跟网型新能源锁相环控制参数对系统同步稳定性的影响规律,提出适用于混联系统稳定运行的控制器参数设计原则。最后,通过故障场景下的仿真结果验证所提模型的有效性及参数设计方法的正确性,为高比例新能源电力系统的稳定运行与控制器参数整定提供了理论依据。

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混合储能并网光伏系统分层协调控制

李凡, 黄凯铭

2026, 46(2): 109-114. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.014

摘要 ( 21 )

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为实现光伏系统按照调度计划并网,配置混合储能调控上网电能,在划分蓄电池和超级电容器荷电状态区域的基础上,提出系统分层协调控制策略。首先,系统级调控对并网调度功率做出适时调整,为混合储能系统提供匹配光伏功率和并网功率的参考值;混合储能调控对混合储能系统的平滑功率参考值进行分配,实现蓄电池和超级电容器的合理充放电。然后,分析混合储能系统的变换器数学模型,设计相应的控制方法。最后,通过系统仿真,验证了所提分层协调控制策略的有效性、可行性,在不同荷电状态下光伏系统能够稳定运行、友好并网。

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基于多目标人工蜂鸟算法的虚拟电厂优化调度

王璐, 耿敏彪, 李升

2026, 46(2): 115-122. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.015

摘要 ( 25 )

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针对虚拟电厂多目标优化调度经济性与环保性难以兼顾的问题,提出一种基于多目标人工蜂鸟算法的优化方法。该方法构建以运行成本最小和碳排放量最低为目标的调度模型,引入多目标人工蜂鸟算法进行求解,利用三种觅食机制,结合外部存档与动态拥挤距离策略,提升解的收敛性与分布均匀性。进一步采用熵权-TOPSiS综合评价方法对帕累托（Pareto）解集进行决策优选。实验结果表明,所提方法得到的帕累托解集分布广泛,综合最优方案运行成本为154.490 8万元,碳排放量为19.464 0 t,相较于多目标灰狼算法与多目标遗传算法,运行成本分别降低2.57%与33.02%,碳排放量分别减少65.2%与72.1%,验证了该方法在兼顾经济与环保目标方面的有效性与优越性;并且,只考虑经济性的方案比综合最优方案虽节省了59.38%的成本,但增加了465.19%的碳排放量。

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基于多传感器融合的钻孔立杆机非结构化道路障碍物检测

陈伟, 杨淼, 贺天泽, 陈明, 贺继林

2026, 46(2): 123-130. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.016

摘要 ( 19 )

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在电力配电网施工中,钻孔立杆机作为关键设备,其智能化作业的准确率和安全性受非结构化复杂道路环境影响显著。针对钻孔立杆机在非结构化道路作业时的障碍物检测难题,提出一种基于多传感器融合的检测方法。通过融合相机与激光雷达数据,结合决策级融合策略,有效提升障碍物检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明,该方法显著降低了误检率和漏检率,为钻孔立杆机的准确、安全作业提供了有力保障。

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基于多维度鲁棒fisher特征选择的单相接地故障原因辨识方法

梁文武, 欧阳宗帅, 李振文, 柴庆发, 龙雪梅

2026, 46(2): 131-139. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.017

摘要 ( 15 )

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针对输电线路故障数据的小样本特征与单相接地故障原因辨识难的问题,提出一种基于多维度鲁棒fisher特征选择（multi-dimensional robust fisher feature selection,MDRffS）的单相接地故障原因辨识方法。首先,从故障录波数据中提取时域、频域及时频域等多维度特征,构建候选特征集,并综合考虑特征判别能力、互信息相关性与鲁棒性指标,提出MDRffS特征选择机制,实现特征的有效筛选与降维,筛选得到高质量特征向量。在此基础上,构建引入优先级判定策略的多支持向量机辨识模型,实现对雷击、鸟害、山火、冰害及风害等五类典型故障原因的精准识别。最后,基于实际电网录波数据的算例验证表明,该方法的平均辨识准确率达到92.314%,验证了所提方法的可行性与有效性。

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基于改进YOLOv8n的输电线路绝缘子缺陷识别算法研究

邝春艳, 罗日成, 周旋, 王正富, 王淏

2026, 46(2): 140-148. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.018

摘要 ( 17 )

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为了平衡输电线路绝缘子缺陷识别算法的精度与复杂度,提出一种基于YOLOv8n的高精度轻量化识别算法。首先,构建多尺度坐标注意力(multi-scale coordinate attention,MSCA),并融合上下文感知模块(csp bottleneck with 2 convolutions,C2f)成为C2f_MSCA模块,替换主干网络C2f模块,以提高主干网络的特征提取能力;然后,引入轻量级渐近特征金字塔网络和深度可分离卷积对其进行轻量化,采用CA注意力增强重要特征的关注;颈部网络融合小目标特征层P2,并在主干网络移除冗余高层特征P5,进一步降低模型复杂度,同时加强对小目标的提取能力;引入空间到深度卷积块,弥补移除P5层带来的精度损失。最后,设计差异化组件式调制角度感知交并比损失函数替换YOLOv8n的完全交并比损失函数,动态调节惩罚策略,优化置信度损失。研究结果表明：该识别算法对绝缘子本体和3种不同绝缘子缺陷的交并比阈值为0.5时的均值平均精度达到了96.04%,相较于基准模型YOLOv8n提升了3.59个百分点,参数量降低了29.5%,达到精度与复杂度的平衡,可为边缘端部署目标检测模型提供参考。

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基于激光SLAM技术的架空线路无人机全自主巡检系统

杨嘉妮, 朱丽婷, 荣万鹏, 罗敏怡

2026, 46(2): 149-154. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.019

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针对当前输电线路巡检工作存在的工序复杂、数据处理耗时、自动化程度低及环境干扰严重等问题,提出一种基于激光即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术的架空线路无人机全自主巡检系统。该系统集成激光雷达、可见光相机、惯性测量单元及边缘计算模块,利用SLAM技术完成激光点云输电通道实时建图、实时杆塔提取,建立杆塔模板库实时匹配杆塔类型,建立杆塔航点库,结合对应的杆塔类型实时匹配杆塔航点,完成精细巡检航线规划。该系统在单次飞行中即可完成高精度、高效率的通道和精细巡检任务,可大幅压缩巡检工序,有效提升无人机巡检作业自动化程度。

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一种基于大语言模型的动态迭代电力数据链路溯源框架

方彬, 曹杰, 薛静远, 祝视

2026, 46(2): 155-162. doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2026.02.020

摘要 ( 20 )

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在电力数据链路溯源中,大语言模型依赖固定语料库预训练,难以适应快速变化的复杂关系网络,其多步推理往往伴随幻觉和遗漏,尤其在动态数据与长链条依赖情境下,难以保持结果的稳定与准确。针对此问题,提出一种基于大模型的动态迭代电力数据链路溯源框架,动态调整推理深度,并在实体扩展过程中引入实体剪枝,削减冗余和无效路径,既保证推理效率,又增强链路完整性。实验结果表明,本框架能有效提升链路溯源的准确性与可靠性,为复杂电力数据环境下的知识增强推理提供新的解决思路。

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