中文标题：面向电力灾害预警场景：基于受限频谱资源的大模型与轻量模型联合部署方案

英文标题：For Electric Power Disaster Early Warning Scenarios: A Large Model and Lightweight Models Joint Deployment Scheme Based on Limited Spectrum Resources

来源期刊：电子与信息学报

基金项目：国家电网公司总部科技项目(5700-202441329A-2-1-ZX)

作  者：陈磊¹ 黄在朝¹ 刘川¹ 张围围²

作者单位：1. 中国电力科学研究院有限公司 南京 210003
2. 国网山东省电力公司电力科学研究院 济南 250003

摘  要：面向电力灾害预警场景，传统针对不同场景设计专有、独立预警系统的方式存在数据采集冗余和开发成本高昂问题。为提高预警精度并降低成本，基于AI大模型的综合预警系统是未来研究的主要方向之一，但大模型通常需要部署在云侧，而无线频谱资源限制使得所有数据上传至云侧面临挑战。通过将模型规模大幅压缩获得轻量模型并在端侧部署，可绕过频谱资源受限瓶颈，但这不可避免地会降低模型性能。为此，该文提出一种基于云-端协同的大模型与轻量模型联合部署方案：在云侧部署高精度大模型处理复杂任务，在端侧部署轻量模型处理简单任务，并通过可信阈值实现任务分流；在此基础上，该文引入功率域非正交多址技术，使得多个终端可共享同一时频资源，进而通过增加云侧处理任务比例提高系统检测精度；然后针对仅考虑上行共享信道带宽约束场景、以及同时考虑终端接入碰撞约束与共享信道带宽约束场景，分别设计给定带宽时系统可支持的最大终端数量求解算法和检测准确率最优的可信阈值求解算法。数值结果表明，所提方案在系统可支持终端数量、检测精度方面显著优于多种对比方案，验证了所提方案的有效性和优越性。

全文链接： https://jeit.ac.cn/cn/article/doi/10.11999/JEIT250321