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基于大语言模型的风电运维通用人工智能展望:理论与应用
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摘要:随着风电行业向大规模、智能化方向发展,传统运维模式面临效率低、成本高、故障预测难等问题。大语言模型(Large Language Models, LLMs)的突破性进展为构建风电运维通用人工智能(General AI)提供了新 范式。本文从理论与应 用双重视角,探讨 LLMs 在风电运维中的潜力与实现路径。理论层面,提出基于 LLMs 的多模态知识融合框架与动态决策机制; 应用层面,设计覆盖设备诊断、运维调度、知识管理的智能化方案。最后,针对数据安全、实时性等挑战提出解决思路, 为风电运维的智能化升级提供参考。
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