主要技术内容
一、技术框架与流程
全流程标准化
规范覆盖数据采集、清洗、标注、增强、评估全生命周期，形成电力领域LLM微调的闭环管理。流程包括6大环节：数据收集→清洗→标注→增强→划分→验证，确保数据质量贯穿模型开发始终。
电力场景适配性
针对电力系统特性（如设备监测、负荷预测、故障诊断），明确数据需包含电压、电流、温度等实时传感器数据，以及历史日志、环境数据（如气象信息），强调多模态数据融合。
二、关键技术特点
数据质量控制
清洗规则：采用3σ原则和箱型图法检测异常值，缺失值超过30%的字段自动剔除，时间戳强制统一为ISO8601格式。
标注要求：人工标注需电力专家参与，故障类标签需双重复核；自动标注需经预训练模型初筛，错误率阈值控制在5%以内。
增强技术
针对稀缺故障数据，采用GAN生成对抗样本；
时间序列数据通过时间平移、噪声注入提升鲁棒性；
类别不平衡问题使用SMOTE过采样或混合增强（Mixup）解决。
安全与隐私
敏感数据（如用户信息）需SHA-256哈希脱敏；
存储加密采用AES-256算法，传输强制TLS1.2+协议；
访问控制基于RBAC模型，操作日志留存至少6个月。
三、核心参数要求
数据划分比例
训练集70%、验证集20%、测试集10%，少数类别需分层抽样保证分布均衡。
性能指标
故障检测任务优先召回率（目标≥95%）；
负荷预测任务要求MAE≤2%，MSE≤5%。
接口规范
实时数据采集需支持REST API/MQTT协议，吞吐量要求单次传输≥100MB，响应时间毫秒级。
四、差异化创新
电力专属标注体系
定义设备ID、故障类型（如过载/短路）、影响区域等电力专用标签字段，区别于通用NLP标注。
动态版本管理
数据集版本号需记录变更日志（如v1.0→v2.0），历史版本保留可追溯，适配电力设备迭代需求。
该标准首次系统化解决了电力领域LLM微调中的数据治理难题，通过场景化流程设计和高安全要求，为智能客服、故障预测等应用提供高质量数据支撑。
适用范围
本标准规定了电力系统中大语言模型的微调数据准备相关工作,包括数据采集、清洗、标注、转换、增强和评估等全过程。
本标准适用于电力系统人工智能大语言模型的应用开发等业务场景,帮助业务人员以及开发人员完成模型训练、模型微调等相关工作。
是否包含专利
否
