作者
王 波
文章摘要
本文提出融合轻量化大模型的环保数据智能分析与决策支持体系。首先，梳理电厂环保核心数据维度及行业标准要求；构建“数据预处理-轻量化大模型训练-智能分析-决策输出”四级架构，采用剪枝、量化等技术优化大模型部署效率；最后，通过某火电厂实际数据集验证系统性能。实验结果表明，该系统对SO₂、NOₓ等污染物排放预测准确率达94.7%，异常检测响应时间≤0.3秒，决策建议合规性符合《火电厂大气污染物排放标准》（GB13223-2011）要求，较传统数据分析方法效率提升40%以上。研究为电厂环保治理数字化转型提供了新路径，具有重要的工程应用价值。
文章关键词
大模型；电厂环保数据；智能分析；决策支持；模型轻量化；环境治理
参考文献
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