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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于边缘侧大模型的配电网人机交互调控方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121216483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511740911.2，技术领域涉及：H02J3/14；该发明授权基于边缘侧大模型的配电网人机交互调控方法及装置是由仪忠凯;张博涵;徐英;涂正宏设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘侧大模型的配电网人机交互调控方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及配电网运行调控技术领域，特别涉及一种基于边缘侧大模型的配电网人机交互调控方法及装置，其中，方法包括：获取用户历史用电需求数据；构建两类标准化基准参考模型，以编写大语言模型系统提示词；利用历史用电需求数据和大语言模型系统提示词引导云侧大语言模型生成对应的结构化负荷模型，并对其进行人工校验与修正，以得到专用微调数据集；利用专用微调数据集对边缘侧大语言模型进行监督‑强化学习两阶段微调，将用户自然语言需求输入至微调后的边缘侧大语言模型中，以生成结构化负荷模型，并将其动态嵌入配电网整体优化调控模型中，以生成并下发调控指令。由此，解决了相关技术中因负荷用户需求模糊、离散而导致的建模困难等问题。

本发明授权基于边缘侧大模型的配电网人机交互调控方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘侧大模型的配电网人机交互调控方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标配电网中负荷侧用户的历史用电需求数据； 根据目标配电网常规运行状态下的拓扑结构与安全运行约束构建两类标准化基准参考模型； 利用所述两类标准化基准参考模型编写大语言模型系统提示词； 利用所述历史用电需求数据和所述大语言模型系统提示词引导预先构建的云侧大语言模型生成对应的结构化负荷模型，并对所述结构化负荷模型进行人工校验与修正，以得到专用微调数据集； 利用所述专用微调数据集对预先构建的边缘侧大语言模型进行监督-强化学习两阶段微调，以得到微调后的边缘侧大语言模型，具体包括： 将所述专用微调数据集按照需求类型划分为模式匹配型数据和逻辑匹配型数据； 基于低秩自适应的监督微调，冻结所述边缘侧大语言模型的原始参数，利用所述模式匹配型数据和所述逻辑匹配型数据仅训练所述边缘侧大语言模型的低秩增量矩阵，以得到监督微调后的边缘侧大语言模型； 向所述监督微调后的边缘侧大语言模型引入组相对策略优化和复合奖励机制进行强化微调，以得到强化学习后的边缘侧大语言模型； 利用所述逻辑匹配型数据对所述强化学习后的边缘侧大语言模型进行训练，直至建模准确率收敛或到达预设阈值，以得到所述微调后的边缘侧大语言模型； 将用户自然语言需求输入至所述微调后的边缘侧大语言模型中，以生成对应的结构化负荷模型，并将所述结构化负荷模型动态嵌入预先构建的配电网整体优化调控模型中，以生成并下发调控指令。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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