Ushbu tadqiqot elektrokimyoviy energiya saqlash inshootlarida sensor ma’lumotlari, ekspert baholari, xavf tarqalish aloqalari, texnik standartlar va katta til modellarini bitta qarorlarni qo‘llab-quvvatlash tizimida birlashtiradigan izohlanadigan xavfsizlik va texnik xizmat ko‘rsatish doirasini taklif qiladi. Tizim faqat inshootga umumiy xavf ballini berishni emas, balki xavf qaysi hujayra, batareya paketi, batareya klasteri, sovutish tizimi, yong‘inni o‘chirish tizimi, quvvat elektronikasi yoki batareyani boshqarish tizimi komponentidan kelib chiqayotganini va boshqa komponentlarga qanday tarqalishi mumkinligini tushuntirishni maqsad qiladi.

Xavfni baholash sakkizta asosiy kategoriya, 26 omil, 42 quyi omil va 87 xavf banddan iborat. Ularning 32 tasi harorat, kuchlanish, tok, namlik va signal soni kabi miqdoriy ma’lumotlarga; 55 tasi esa jismoniy shikastlanish, yong‘inga tayyorgarlik, aloqa nosozligi yoki texnik xizmat yetishmasligi kabi ekspert ko‘rigini talab qiladigan sifat baholariga asoslanadi. Omillar og‘irliklari loyqa analitik ierarxiya jarayoni bilan aniqlangan, miqdoriy xavflar signal takrorlanishiga asoslangan CRPS yondashuvi bilan, sifat xavflari esa og‘irlik-ehtimollik-ta’sirlanish modeli bilan ballangan.

Doira Xitoyda ishlayotgan oltita energiya saqlash stansiyasining 2024 yilgi ma’lumotlariga qo‘llangan. Xavflar orasidagi sabab-oqibat bog‘lanishlarini ballarga qo‘shish 2024 yil mart baholashlarida oltita stansiyaning umumiy xavf ballarini kamida 7 foizga kamaytirgan; boshqacha aytganda, faqat bevosita ko‘rinayotgan muammolarga emas, balki ular keltirib chiqarishi mumkin bo‘lgan ikkilamchi xavflarga ham e’tibor qaratilgan. Birinchi stansiyada iyul-sentabr davrida ortgan ortiqcha zaryad va ortiqcha razryad signallari hujayradan foydalanish va qarish xavflari ballarini pasaytirgan, normal ishlayotgan oltinchi stansiyada esa ayni naqsh kuzatilmagan.

Katta til modeli qismi xavf ballarini tabiiy tilda tushuntirish va texnik standartlar bilan bog‘langan texnik xizmat tavsiyalarini yaratish uchun RAG, qayta saralash, prompt loyihalash va sohaga yo‘naltirilgan fine-tuningdan foydalanadi. Bilim savollarida fine-tuned Qwen3-8B modeli kuchli natija ko‘rsatgan bo‘lsa, xavfni izohlash va texnik xizmat tavsiyasi kabi kengroq vazifalarda to‘liq masshtabli modellar orasida Kimi-K2.6, fine-tuned modellar orasida esa Qwen2.5-14B yuqoriroq baholash ballarini olgan. Natijalar kichik modellarni soha bilimiga samarali moslashtirish mumkinligini, ammo murakkab texnik xizmat qarorlarida model hajmi va umumiy reasoning qobiliyati hali ham muhim ekanini ko‘rsatadi.

Turkiya uchun ahamiyati: Turkiyada quriladigan yoki ishlatilayotgan batareya energiya saqlash inshootlarida hujayra harorati, kuchlanish, tok va signal yozuvlarini yong‘inni o‘chirish tizimi, sovutish infratuzilmasi, BMS, quvvat konvertori va maydon inspeksiyalari bilan birgalikda baholash xavfsizlik nuqtai nazaridan muhim yondashuvni taklif qiladi. Biroq tadqiqotdagi xavf bandlari, chegaralar, texnik hujjatlar va texnik xizmat tavsiyalari Xitoy standartlariga ko‘ra tayyorlangan. Turkiyada amaliyotga o‘tishdan oldin xavf indeksi amaldagi mahalliy qonunchilik, tarmoqqa ulanish qoidalari, yong‘in xavfsizligi talablari, inshoot arxitekturasi va ma’lumotlarni himoya qilish qoidalari asosida qayta qurilishi; turli iqlim hududlaridagi haqiqiy inshoot ma’lumotlari bilan tekshirilishi va sun’iy intellekt tavsiyalari vakolatli muhandis tasdig‘isiz uskunaga avtomatik tarzda qo‘llanmasligi kerak. Ushbu tadqiqotdan Turkiyaga xos yong‘in ehtimoli, xarajat tejalishi yoki majburiy texnik xizmat usulini bevosita chiqarib bo‘lmaydi.

Tadqiqot katta til modelini xavfsizlik boshqaruvchisi sifatida emas, balki inson texnik xizmat xodimiga tushuntirish va qarorni qo‘llab-quvvatlash taqdim etuvchi qatlam sifatida joylashtiradi. Taklif qilingan tizimning hozirgi versiyasi yong‘inni o‘chirish, sovutish yoki quvvat konvertatsiyasi uskunalariga bevosita buyruq bermaydi. Bu chegara noto‘g‘ri yoki to‘liq bo‘lmagan sun’iy intellekt javobining jismoniy inshootda bevosita xavf tug‘dirish ehtimolini kamaytiradigan muhim xavfsizlik tamoyilidir.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

Elektrokimyoviy energiya saqlash inshootlari ko‘plab batareya hujayralari, batareya paketlari, batareya klasterlari, quvvat konvertorlari, batareyani boshqarish tizimi, issiqlik boshqaruvi tizimi, aloqa infratuzilmasi va yong‘inni o‘chirish komponentlaridan tashkil topadi. Ushbu komponentlardan biridagi nosozlik faqat mahalliy muammo bo‘lib qolmasligi mumkin; issiqlik, elektr nomutanosibligi, aloqa yo‘qolishi yoki boshqaruv xatosi orqali boshqa quyi tizimlarga tarqalishi mumkin.

An’anaviy xavfni baholash usullari ko‘pincha ekspertlarning ma’lum davrlarda bergan ballariga yoki bitta nosozlik ssenariysiga asoslanadi. Ushbu usullar qaysi xavf muhimroq ekanini tartiblashi mumkin, biroq ball nega pasayganini, muammo qaysi komponentlarga ta’sir qilishi mumkinligini va texnik xizmat jamoasi qaysi ishlarni qanday ketma-ketlikda bajarishi kerakligini har doim ham tushuntirmaydi.

Tadqiqot yechishga urinayotgan uchta asosiy bo‘shliq quyidagilar:

• Butun inshootni qamrab oladigan, sensor ma’lumotlari bilan ekspert fikrlarini birlashtiradigan dinamik xavf baholashning yetishmasligi,
• Xavf ballarining sabablarini va xavf tarqalish yo‘llarini texnik xizmat xodimlariga tushunarli tarzda izohlay olmasligi,
• Xavf baholash bilan texnik standartlarga asoslangan amaliy texnik xizmat tavsiyalari o‘rtasida bevosita bog‘lanish yo‘qligi.

Taklif etilgan tizimning umumiy arxitekturasi

Tadqiqotning oltinchi sahifasidagi 1-rasm tizimning ikki asosiy qismini ko‘rsatadi. Birinchi qism ierarxik xavf baholashidir. Sensor ma’lumotlari va ekspert bilimlari xavf indeksiga, omil og‘irliklariga, xavf ballariga va omillararo bog‘lanishlarga aylantiriladi.

Ikkinchi qism katta til modeli asosidagi texnik xizmat qarorlarini qo‘llab-quvvatlashdir. Xavf natijalari texnik standartlar, uskuna qo‘llanmalari, akademik nashrlar va o‘tgan ekspluatatsiya yozuvlari bilan birga ko‘p manbali ma’lumotlar bazasiga uzatiladi. Foydalanuvchi savoli kelganda katta til modeli tegishli hujjatlarni olib kelib, xavf izohi va texnik xizmat tavsiyalarini yaratadi.

Doiraning asosiy ma’lumot oqimi quyidagicha:

1. Sensor va maydon inspeksiyasi ma’lumotlarini yig‘ish,
2. Xavf bandlarini miqdoriy yoki sifat jihatdan ballash,
3. Omil og‘irliklarini qo‘llash,
4. Xavf tarqalish bog‘lanishlari bilan ballarni qayta hisoblash,
5. Eng muhim xavflarni aniqlash,
6. Tegishli standart va texnik xizmat hujjatlarini RAG orqali olib kelish,
7. Katta til modelining tushuntirish va texnik xizmat tavsiyasi yaratishi,
8. Natijani muhandis yoki texnik xizmat xodimiga taqdim etish.

Ierarxik xavf indeksining qamrovi

Tadqiqotning xavf indekslash tizimi to‘rt darajadan iborat:

• Kategoriya darajasi: Sakkizta asosiy tizim sohasi,
• Omil darajasi: Elektr, termik, mexanik yoki ekologik nosozlik turlari,
• Quyi omil darajasi: Hujayra qisqa tutashuvi, paket termik qochishi yoki sensor nosozligi kabi aniqroq hodisalar,
• Xavf bandi darajasi: O‘lchanadigan yoki ekspert tomonidan baholanadigan 87 ta alohida ko‘rsatkich.

Miqdoriy va sifat xavf bandlari

Jami 87 xavf bandining 32 tasi miqdoriy, 55 tasi sifat turiga tasniflangan. Miqdoriy bandlar sensorlardan yoki ekspluatatsiya yozuvlaridan olinadigan harorat, kuchlanish, SOC, namlik, samaradorlik va signal soni kabi o‘zgaruvchilardir.

Sifat bandlari esa doimiy sensor bilan bevosita o‘lchash qiyin bo‘lgan hujayra qobig‘i deformatsiyasi, yong‘in kirish imkonining yetishmasligi, texnik xizmat tajribasi tanqisligi, quvur shikasti yoki o‘chirish tizimi nosozligi kabi masalalarni qamrab oladi. Bu bandlar maydon inspeksiyasi va ekspert baholari orqali ballanadi.

Ushbu ikki ma’lumot turini birlashtirish faqat elektron sensorlarga asoslangan usullarga qaraganda inshootning kattaroq qismini qamrab olishi mumkin. Buning evaziga natijalar ekspertlarning baholash sifati va inspeksiyalar orasidagi izchillikka bog‘liq bo‘lib qoladi.

Omil og‘irliklari qanday aniqlangan?

Xavf omillari bir xil ahamiyatga ega emas deb qabul qilingan. Olti ekspert har bir omil juftining nisbiy ahamiyatini lingvistik shkalalarda taqqoslagan. “Teng ahamiyatli”, “o‘rtacha darajada muhim” yoki “mutlaqo muhimroq” kabi baholar uchburchak loyqa sonlarga aylantirilgan.

Ekspert taqqoslash matritsasining izchilligi quyidagi mezonlar bilan tekshirilgan:

\[ CI=\frac{\lambda_{\max}-n}{n-1} \]

\[ CR=\frac{CI}{RI} \]

Bu yerda CI izchillik indeksini, CR izchillik nisbatini, λ_max taqqoslash matritsasining eng katta xos qiymatini, n taqqoslangan omillar sonini va RI tasodifiy matritsalar uchun etalon izchillik indeksini bildiradi.

Tadqiqotda CR ≤ 0,1 bo‘lishi qabul qilinadigan izchillik sharti sifatida ishlatilgan. Nisbat bu qiymatdan oshganda matritsa asl ekspert fikrlariga imkon qadar yaqin qoladigan tarzda iterativ ravishda tuzatilgan. So‘ng omil og‘irliklari loyqa analitik ierarxiya jarayoni bilan hisoblangan.

Miqdoriy sensor xavflari qanday ballangan?

Signal soni va signal darajasiga asoslangan miqdoriy xavflar uchun Kumulative Risk Score System ishlatilgan:

\[ I=\max\left(0,\ 10-\alpha\sum_{i=1}^{A}i\,n_i^2\right) \]

Bu yerda I xavf bandining xavfsizlik ballini, α sezgirlik koeffitsiyentini, i signal darajasini, n_i tegishli darajadagi signal takrorlanishini va A signal darajalari sonini bildiradi. Tadqiqotda α odatda 0,6 deb olingan.

Signal takrorlanishining kvadratidan foydalanish takrorlanuvchi signalning ballni chiziqli bo‘lmagan tarzda tezroq pasaytirishini ta’minlaydi. Shu orqali bir martalik o‘tkinchi signal bilan muntazam takrorlanadigan muammoni bir xil baholashning oldini olishga urunilgan.

Sifat xavflari qanday ballangan?

Ekspert bahosiga asoslangan bandlarda Og‘irlik, Ehtimollik va Ta’sirlanish modeli ishlatilgan:

\[ I=10-\beta(S\cdot P\cdot E) \]

S xavfning og‘irligini, P yuz berish ehtimolini, E ta’sirlanish darajasini va β sezgirlik koeffitsiyentini ifodalaydi. Uchta o‘zgaruvchi ekspertlar tomonidan 0–10 oralig‘ida baholangan.

Yuqori S, P va E qiymatlari yomonroq xavfsizlik holatini bildiradi. Formulada eng yuqori ball 10. Biroq tadqiqotda β uchun amalda ishlatilgan aniq qiymat va manfiy natijalar quyi chegarada qanday cheklangani ravshan berilmagan.

Nega xavf tarqalish tarmog‘i ishlatilgan?

Energiya saqlash inshootidagi xavflar bir-biridan mustaqil emas. Sovutish tizimidagi oqim yo‘qolishi hujayra haroratini oshirishi mumkin; harorat oshishi hujayra qarishini tezlashtirishi mumkin; BMS o‘lchash xatosi esa bu harorat oshishini kech aniqlashga olib kelishi mumkin.

Tadqiqotning o‘ninchi sahifasidagi 3-rasm 42 quyi omil orasidagi yo‘nalgan sabab-oqibat munosabatlarini ko‘rsatadi. O‘qning boshlanish nuqtasi sabab bo‘luvchi xavfni, nishon nuqtasi esa ta’sirlanishi mumkin bo‘lgan xavfni ifodalaydi. Tarmoq olti ekspert fikridan foydalanib tuzilgan.

Ikki bog‘langan omil orasidagi moslik koeffitsiyenti quyidagicha hisoblangan:

\[ C_{y\leftarrow x}= \left[ \frac{I_yI_x} {\left(\frac{I_y+I_x}{2}\right)^2} \right]^5 \]

I_x sabab holatidagi, I_y ta’sirlangan holatdagi boshlang‘ich balldir. Tadqiqotda ballni tuzatish quyidagi tuzilma bilan berilgan:

\[ I_{c,y}=I_y\exp\left[ -\frac{C_{y\leftarrow x} \sqrt{(I_y-I_x+1)I_y/I_x^2}} {G} \right],\qquad G=7 \]

Agar bitta quyi omil bir nechta xavfdan ta’sirlansa, hisoblangan tuzatilgan ballarning eng pasti tanlanadi. Shu bilan eng salbiy bog‘lanishni natijada ko‘rinadigan qilish maqsad qilingan.

Yakuniy xavf hissasi tuzatilgan ball bilan omil og‘irligini birlashtirish orqali hisoblangan:

\[ R_{c,y}=(10-I_{c,y})w \]

w tegishli omilning loyqa ierarxiya usuli bilan hisoblangan og‘irligidir. Past xavfsizlik balli va yuqori og‘irlik kattaroq xavf hissasini yuzaga keltiradi.

Xavf tarqalish ballini qanday talqin qilish kerak?

Tuzatilgan ballning boshlang‘ich balldan past bo‘lishi yangi jismoniy nosozlik kuzatilganini anglatmaydi. Ushbu pasayish ekspertlar belgilagan sabab-oqibat bog‘lanishlari tufayli mavjud xavf boshqa quyi tizimlarga ta’sir qilishi mumkinligining matematik ifodasidir.

Shu sabab 7 foiz yoki undan katta ball pasayishlarini haqiqiy nosozlik ehtimolining o‘lchangan foiz ortishi sifatida talqin qilmaslik kerak. Bular tadqiqot ishlab chiqqan ballash tizimidagi nisbiy o‘zgarishlardir.

Ko‘p manbali bilimlar bazasi

Tadqiqotning 12-sahifasidagi 5-rasm katta til modeli ishlatadigan ma’lumotlar bazasini uch asosiy guruhga ajratadi:

• Soha bilimi: Milliy standartlar, texnik qo‘llanmalar, foydalanuvchi hujjatlari va akademik nashrlar,
• Xavf baholash ma’lumotlari: Xavf ballari, indekslash tizimi, omil og‘irliklari, ballash algoritmlari va bog‘lanish tarmog‘i,
• Tarixiy ekspluatatsiya ma’lumotlari: Sensor yozuvlari, signal darajalari, texnik xizmat tarixi va ekspert so‘rovlari.

Ushbu tuzilma katta til modeli faqat umumiy bilimiga tayanish o‘rniga har bir inshootning xavf natijalari bilan tegishli texnik hujjatlarni birga ishlatishini maqsad qiladi.

Katta til modeli sohaga qanday moslashtirilgan?

Tadqiqotda mahalliy va oflayn foydalanish uchun ikki bosqichli o‘qitish jarayoni ishlab chiqilgan. Birinchi bosqich semantik moslashuv oldindan o‘qitishidir. Energiya saqlash hujjatlaridan foydalanib modelning texnik terminlarni va sohaga xos matn tuzilmasini yaxshiroq tushunishi ko‘zlangan.

Oldindan o‘qitish yo‘qotish funksiyasi quyidagicha:

\[ L_{\mathrm{SAPT}}= -\sum_{i=1}^{N}\log P(y_i|x_i;\theta) \]

Ikkinchi bosqichda texnik xizmat, xavf baholash va nosozlik tahliliga oid savol-javob juftlari bilan instruction fine-tuning bajarilgan:

\[ L_{\mathrm{IFT}}= -\sum_{i=1}^{N}\log P(y_i|x_i,z_i;\theta) \]

z_i vazifa kontekstini yoki talab qilingan chiqish shaklini ifodalaydi.

Nega LoRA ishlatilgan?

Katta til modelining barcha parametrlarini yangilash katta xotira va hisoblash xarajatini talab qiladi. Tadqiqotchilar ushbu xarajatni kamaytirish uchun low-rank adaptationdan foydalangan:

\[ W=W_0+\Delta W,\qquad \Delta W=BA \]

\[ B\in\mathbb{R}^{d\times r},\qquad A\in\mathbb{R}^{r\times k},\qquad r<\min(d,k) \]

Asl og‘irlik matritsasi W₀ o‘zgarmas saqlangan; faqat kichikroq A va B matritsalari o‘qitilgan. Ushbu yondashuv bitta RTX 4090 grafik kartasi bilan 7B va 14B masshtabdagi modellarni moslashtirish imkonini berishni maqsad qiladi.

RAG jarayoni qanday ishlaydi?

Texnik hujjatlar avval Markdown ko‘rinishidagi ierarxik matnlarga aylantirilib, 500–1000 belgilik bo‘laklarga ajratilgan. Qo‘shni bo‘laklar orasida 10 foiz ustma-ust tushish ishlatilgan.

Har bir matn bo‘lagi 1024 o‘lchamli vektorga aylantirilgan:

\[ \mathbf{v}_{ij}=f_{\theta}(c_{i,j}) \]

Tadqiqotda ko‘p tilli BAAI/bge-m3 embedding modeli, LangChain va Chroma vektor ma’lumotlar bazasidan foydalanilgan. Foydalanuvchi savoli ayni model bilan vektorga aylantirilib, kosinus o‘xshashligiga ko‘ra eng yaqin bo‘laklar qaytarilgan:

\[ R(x)= \underset{\mathbf{v}_{ij}\in V}{\operatorname{arg\,max}}_{k} \ s\left(f_{\theta}(x),\mathbf{v}_{ij}\right) \]

Dastlabki natijalar cross-encoder bilan qayta saralangan; semantik, mantiqiy va kontekstual mosligi yuqori bo‘lgan bo‘laklar tanlangan. Yakuniy javob foydalanuvchi savoli, xavf baholash, qaytarilgan hujjatlar va tuzilgan promptni birgalikda ishlatish orqali yaratilgan.

Yaratilgan texnik xizmat javobining shakli

Tadqiqotning 15-sahifasidagi prompt misolida modeldan avval uchdan oltitagacha qisqa asos, so‘ng to‘rtdan oltitagacha bandli natija yaratish talab qilingan. Javob quyidagi ketma-ketlikni bajarishi ko‘zda tutilgan:

1. Umumiy xavf baholash natijasi,
2. Eng muhim xavflarning izohi,
3. Ikki yoki uchta amaliy texnik xizmat tavsiyasi,
4. Imkon bo‘lsa standart raqami va band havolasi.

Ushbu tuzilma texnik xizmat xodimiga uzun va tarqoq matn o‘rniga qisqa va harakatga yo‘naltirilgan chiqish taqdim etishni maqsad qiladi.

Oltita maydon stansiyasi

Tadqiqotda Xitoyning turli iqlim va ekspluatatsiya sharoitlaridagi oltita faol stansiyaning 2024 yilgi sensor ma’lumotlari ishlatilgan.

Ekspert guruhining tuzilishi

Omil og‘irliklari va xavf bog‘lanish tarmog‘i uchun olti ekspert jalb qilingan. Ekspertlarning tajribasi 7–16 yil oralig‘ida. Ishchi guruh hujayra ishlab chiqish, sifat nazorati, tizim arxitekturasi, BMS ishlab chiqish va energiya saqlash tizimi dizayni sohalarini qamrab oladi.

Ekspertlar soni va sohalar xilma-xilligi amaliy bilim beradi. Biroq barcha ekspertlarning bir mamlakat va sanoat muhitidan kelishi baholarni turli tartibga solish va ekspluatatsiya madaniyatlariga bevosita ko‘chirishni cheklashi mumkin.

Maydon xavf ballari natijalari

Tadqiqotning 17-sahifasidagi 6-rasm oltita stansiyaning yillik boshlang‘ich va tuzatilgan ballarini, shuningdek ortiqcha zaryad va ortiqcha razryad signallarining oylik issiqlik xaritasini ko‘rsatadi. Barcha stansiyalarda bog‘lanish tarmog‘i qo‘llangandan keyin umumiy ball pasaygan.

2024 yil mart baholashidagi stansiya darajasidagi taxminiy kamayishlar quyidagicha:

Eng katta umumiy o‘zgarish uchinchi stansiyada, eng kichik o‘zgarish oltinchi stansiyada kuzatilgan. C8 kategoriyasi bog‘lanish tarmog‘ida boshlang‘ich tugun bo‘lgani uchun boshqa xavflardan bevosita ta’sirlanmagan va kategoriya darajasida tuzatilmagan.

Birinchi va oltinchi stansiyani taqqoslash

Tadqiqotning 18-sahifasidagi 8-rasm birinchi stansiya bilan oltinchi stansiyaning ortiqcha zaryad va ortiqcha razryad signal natijalarini taqqoslaydi.

Birinchi stansiya 2024 yil iyul-sentabr davrida yuksiz ishlash bosqichiga kirgan va signal soni sezilarli oshgan. Natijada ortiqcha zaryad/razryad xavf bandi, g‘ayritabiiy hujayra ishlatilishi quyi omili va hujayra xavf kategoriyasi ballari pasaygan.

Oltinchi stansiyada signal sonlari pastroq va barqaror qolgan, xavf ballida shu turdagi aniq kamayish yuz bermagan. Ushbu misol takrorlanuvchi sensor signallari ierarxik tuzilma orqali yuqori darajadagi xavf ballariga qanday olib chiqilishini ko‘rsatadi.

Birinchi stansiya uchun texnik xizmat izohi namunasi

2024 yil mart uchun birinchi stansiyaning boshlang‘ich balli 9,422752, bog‘lanishdan keyingi balli 8,686389 deb berilgan. Tadqiqotdagi katta til modeli javobida ular 100 dan taxminan 94,2 va 86,9 deb ifodalangan.

Model quvvat elektronikasi bilan batareya klasteri xavflarini muhim hissalar qatorida ko‘rsatgan; BMS o‘lchash muammolari, termik tarqalish ko‘rsatkichlari va quvvat konvertori xatti-harakatini tekshirilishi kerak bo‘lgan sohalar sifatida belgilagan.

Yaratilgan tavsiyalar orasida sensor kalibrlash, rezerv o‘lchash nazorati, batareya klasterlari va paketlarida termik inspeksiyani kuchaytirish hamda quvvat konvertorining dinamik xatti-harakatini tegishli standartlarga ko‘ra sinash bor.

Bilim savollari qanday baholangan?

Soha bilimini o‘lchash uchun 30 asl savoldan sakkiz xil shaklda hosil qilingan jami 240 savol tayyorlangan. Savollar quyidagi qobiliyatlarni baholagan:

• Asl savolga javob berish,
• Ayni ma’nodagi boshqa ifodalarni tushunish,
• Texnik termin va qisqartmalarni moslashtirish,
• Imlo va grammatika xatolariga chidamlilik,
• Umumiy yoki toraytirilgan savollarga javob berish,
• Bir nechta bilim nuqtalarini bog‘lash,
• Salbiy va chegara holatlarini tanish.

Javoblar besh nafar energiya saqlash eksperti tomonidan 0–5 oralig‘ida ballangan. Ekspert ballari ikki balldan ko‘proq farqlanganda birgalikda baholash, kichikroq farqlarda esa o‘rtachani olish ko‘zda tutilgan.

Bilim savollarida qaysi modellar ajralib chiqqan?

Tadqiqotning 22-sahifasidagi 11-rasmga ko‘ra, fine-tuned Qwen3-8B semantik tushunish, terminologiya va soha bilimi o‘lchovlarida eng yuqori yoki eng yuqori natijalarga yaqin natijalarni yaratgan. Mantiq o‘lchovida Kimi-K2.6 eng yuqori natijani olgan.

Fine-tuned Llama3.1-8B ham qoniqarli ishlash ko‘rsatgan. Fine-tuned Qwen2.5-7B esa baholangan modellar orasida sezilarli darajada pastroq natija bergan.

Bu natija kichik modelni faqat parametr soni bilan baholamaslik kerakligini; sifatli soha ma’lumotlari bilan moslashtirish ayrim bilim vazifalarida kattaroq umumiy modellarni ortda qoldirishi mumkinligini ko‘rsatadi.

Keng qamrovli texnik xizmat savollari qanday baholangan?

Oltita stansiyaning 2024 yilgi choraklik natijalaridan 24 ta keng qamrovli savol tayyorlangan. Ushbu savollar xavf ballini tushuntirish, eng ehtimoliy xavflarni aniqlash va texnik xizmat tavsiyasi yaratishni talab qilgan.

Javoblar to‘rtta mezon bo‘yicha ballangan:

• To‘g‘rilik: Xavf ma’lumotlari va qaytarilgan texnik bilimning to‘g‘ri ishlatilishi,
• Tuzilma: Talab qilingan shakl va tartibga rioya qilish,
• Aniqlik: Javobning qisqa, tushunarli va keraksiz takrordan xoli bo‘lishi,
• Foydalanuvchi niyatiga moslik: Savolga bevosita javob berish.

Baholash besh inson eksperti va tadqiqotda GPT5.5 thinking, Qwen3.7-max-thinking, Doubao hamda Gemini3.1-pro deb atalgan sun’iy intellekt baholovchilari bilan bajarilgan. Ushbu model versiyalarining texnik tafsilotlari va baholash promptlarining to‘liq matni tadqiqotda berilmagan.

Keng qamrovli savollardagi model natijalari

To‘liq masshtabli modellar orasida ham inson, ham sun’iy intellekt baholovchilari Kimi-K2.6 modelini eng yuqori yakuniy ballga ega model sifatida tanlagan. Inson ekspertlariga ko‘ra DeepSeek-V3.2 to‘g‘rilikda, Kimi-K2.6 esa tuzilma, aniqlik va foydalanuvchi niyatiga moslikda ajralib chiqqan.

Fine-tuned ochiq modellar orasida Qwen2.5-14B eng yuqori yakuniy ballni olgan. Qwen3-8B bilim savollarida kuchli bo‘lsa-da, keng qamrovli xavf izohlarida inson ekspert bahosiga ko‘ra ayni muvaffaqiyatni saqlab qola olmagan.

Qwen3 oilasining turli hajmlari taqqoslanganda keng qamrovli vazifa ishlashi umumiy holda model hajmi bilan oshgan. Bu holat texnik bilimni yodlash bilan birga ko‘p bosqichli xavf munosabatlarini sintez qilish yuqoriroq umumiy reasoning qobiliyatini talab qilishi mumkinligini ko‘rsatadi.

Baholash usulining chegaralari

Keng qamrovli texnik xizmat javoblarining yagona to‘g‘ri javobi bo‘lmagani uchun ekspert baholashi tushunarli tanlovdir. Biroq tadqiqotda baholovchilararo Cohen kappa, sinf ichidagi korrelyatsiya yoki Krippendorff alfa kabi muvofiqlik statistikasi berilmagan.

Boshqa katta til modellaridan hakam sifatida foydalanish baholash xarajatini kamaytirishi mumkin; biroq o‘xshash o‘qitish ma’lumotlari, til afzalliklari yoki format tarafkashliklari sabab javoblarni mustaqil xavfsizlik tasdig‘i sifatida qabul qilib bo‘lmaydi.

Bundan tashqari, modelning noto‘g‘ri standartga havola berish, mavjud bo‘lmagan band raqamini yaratish, zarur xavfsizlik qadamini tashlab ketish yoki xavfli ish ketma-ketligini tavsiya qilish darajasi alohida mezon sifatida hisobot qilinmagan.

Mavjud usullar bilan taqqoslash

Tadqiqot taklif qilingan usulni FAHP-CRITIC va D-ANP asosidagi xavf baholashlari bilan taqqoslaydi.

Tadqiqotning asosiy yangiligi alohida usullardan ko‘ra xavfni ballash, bog‘lanish tahlili, hujjatlarni qaytarish va tabiiy tildagi qaror qo‘llab-quvvatlashni bir ish oqimida birlashtirishidadir.

Real vaqtli baholash da’vosining chegarasi

Miqdoriy xavf bandlarini sensor ma’lumotlari bilan yangilash texnik jihatdan real vaqtga yaqin baholash imkonini berishi mumkin. Biroq tadqiqotning maydon natijalari yillik, oylik va choraklik agregatlar bilan ko‘rsatilgan.

Signaldan texnik xizmat tavsiyasigacha o‘tgan vaqt, ma’lumotlarni qayta ishlash kechikishi, LLM javob vaqti, uzluksiz xizmat mavjudligi va bir vaqtning o‘zida ko‘plab stansiyalarni qayta ishlash o‘lchanmagan. Shu sabab real vaqtli sanoat ishlashi hali to‘liq namoyish etilmagan.

Onlayn va oflayn foydalanish

Doira ikki xil o‘rnatish shaklini taklif qiladi:

• Onlayn foydalanish: Katta modelning API’sidan foydalaniladi. Mahalliy hisoblash xarajati past, biroq ma’lumotni tashqi xizmatga yuborish maxfiylik va xavfsizlik bahosini talab qiladi.
• Oflayn foydalanish: Fine-tuned kichik model inshoot yoki korxona serverida ishlaydi. Ma’lumotlar mahalliy qolishi mumkin, biroq o‘qitish va inference uchun kuchliroq uskuna kerak.

Tadqiqotdagi o‘qitish tizimi 24 GB xotirali NVIDIA RTX 4090, Intel Core i9-10900X protsessori, 128 GB DDR4 xotira va Ubuntu 22.04 operatsion tizimidan iborat. LLaMA-Factory o‘qitish, Ollama esa modelni yuklash va mahalliy ishga tushirish uchun ishlatilgan.

Mualliflar oflayn o‘rnatish uchun kamida bitta RTX 4090 va 64 GB dan ortiq tizim xotirasini tavsiya qiladi. Bu qiymatlar tadqiqot ishlatgan model va dasturiy ta’minot tuzilmasiga tegishli; barcha modellar uchun universal apparat talabi emas.

Doira uskunani bevosita boshqaradimi?

Yo‘q. Tadqiqotning hozirgi versiyasi faqat xavf baholash, tushuntirish va texnik xizmat tavsiyasi yaratadi. Yong‘inni o‘chirish tizimi, quvvat konvertori, sovutish tizimi yoki kommutatsiya uskunalariga bevosita buyruq yubora olmaydi.

Mualliflar kelajakda Model Context Protocol va ko‘p agentli tuzilmalar orqali dasturiy ta’minot yoki qurilmalar bilan ulanishni taklif qiladi. Biroq xavfsizlik nuqtai nazaridan bunday kengaytma avtorizatsiya, buyruqni tasdiqlash, jismoniy blokirovka, inson tasdig‘i, ortga qaytarish va xato holatida xavfsiz rejimga o‘tish kabi qo‘shimcha nazoratlarni talab qiladi. Ushbu nazoratlar hozirgi tadqiqotda ishlab chiqilmagan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• Sensor ma’lumotlari bilan ekspert baholarini bir xil ierarxik xavf tuzilmasida birlashtirish mumkin.
• Xavf bog‘lanish tarmog‘i bevosita o‘lchangan muammolarning boshqa quyi tizimlarga mumkin bo‘lgan ta’sirlarini ko‘rinadigan qilishi mumkin.
• Oltita stansiyaning 2024 yilgi ma’lumotlari signal sonidagi o‘zgarishni hujayra va yuqori kategoriya ballariga aks ettirish mumkinligini ko‘rsatadi.
• RAG va xavf baholash natijalarini birgalikda ishlatib, tuzilgan texnik xizmat izohlarini yaratish mumkin.
• Sohaga yo‘naltirilgan fine-tuning kichik modellar texnik bilim savollaridagi ishlashini sezilarli yaxshilashi mumkin.
• Murakkab xavf izohlarida to‘liq masshtabli modellar umumiy holda kuchliroq natija berishi mumkin.
• Inson tasdig‘iga ega qarorlarni qo‘llab-quvvatlash faqat ball beradigan, izohsiz xavf tizimiga qaraganda amaliyroq bo‘lishi mumkin.

Tadqiqot nimani isbotlamaydi?

• Doira yong‘in, termik qochish yoki uskuna nosozliklari sonini amalda kamaytirganini isbotlamaydi.
• Xavf ballari haqiqiy nosozlik ehtimoli yoki kutiladigan moddiy zarar ekanini ko‘rsatmaydi.
• Bog‘lanish tuzatishidan kelib chiqqan foizli kamayishlar haqiqiy xavfda ayni nisbatdagi ortishni anglatishini ko‘rsatmaydi.
• Katta til modelining barcha texnik xizmat tavsiyalari xavfsiz, to‘g‘ri va to‘liq ekanini isbotlamaydi.
• Xitoy standartlari bilan tuzilgan bilimlar bazasini boshqa mamlakatlarda bevosita ishlatish mumkinligini ko‘rsatmaydi.
• Doira soniyalar miqyosida real vaqtda ishlashini yoki katta flot miqyosidagi samaradorligini ko‘rsatmaydi.
• Inson texnik xizmat xodimining o‘rnini bosishi yoki uskunaning avtonom boshqaruviga tayyor ekanini ko‘rsatmaydi.
• O‘rganilgan oltita inshootdan tashqari batareya kimyolari, ishlab chiqaruvchilar va inshoot arxitekturalarida ayni natijalar olinishi mumkinligini ko‘rsatmaydi.

Tadqiqotning asosiy cheklovlari

• Tadqiqot peer review’dan o‘tmagan.
• Maydon namunasi Xitoydagi oltita stansiya bilan cheklangan.
• Inshootlarning sig‘imi, batareya kimyosi va batafsil uskuna arxitekturasi berilmagan.
• Xavf bog‘lanish tarmog‘i olti ekspert fikriga asoslanadi.
• Bog‘lanish koeffitsiyentidagi beshinchi daraja va G=7 doimiysi uchun keng qamrovli sezgirlik tahlili berilmagan.
• SPE tenglamasidagi β koeffitsiyentining amalda ishlatilgan qiymati aniq emas.
• Xavf ballari haqiqiy nosozlik va texnik xizmat natijalaridan iborat mustaqil maqsad o‘zgaruvchilar bilan tekshirilmagan.
• Real vaqt da’vosi asosan oylik va choraklik natijalar bilan ko‘rsatilgan.
• RAG tizimining manba topish aniqligi, iqtibos aniqligi va o‘tkazib yuborilgan hujjatlar ulushi miqdoriy berilmagan.
• Inson baholovchilari orasidagi muvofiqlik statistikasi hisobot qilinmagan.
• LLM baholovchilarining versiyalari, promptlari va ishga tushirish sharoitlari to‘liq tushuntirilmagan.
• Kimi-K2.6 nomi bilan adabiyotlar ro‘yxatida berilgan Kimi K2.5 tadqiqoti o‘rtasida versiya nomuvofiqligi mavjud.
• Ma’lumotlar to‘plami, kod, ekspert so‘rovlari va to‘liq model chiqishlari ochiq kirish havolasi bilan ulashilmagan.
• Noto‘g‘ri yoki xavfsiz bo‘lmagan texnik xizmat tavsiyalariga oid maxsus xavfsizlik sinovi bajarilmagan.

Turkiyada qo‘llash uchun bajarilishi kerak bo‘lgan ishlar

Birinchi bosqichda Turkiyada ishlatilayotgan energiya saqlash inshootlarining arxitekturasi aniqlanib, hujayra, paket, klaster, BMS, quvvat konvertori, termik boshqaruv, yong‘inni o‘chirish va maydon infratuzilmasi uchun mamlakatga xos xavf indekslash tizimi qurilishi kerak.

Ikkinchi bosqichda tadqiqotdagi Xitoy standartlari o‘rniga Turkiyada amaldagi texnik qoidalar, tarmoqqa ulanish shartlari, yong‘in xavfsizligi hujjatlari, ishlab chiqaruvchi qo‘llanmalari va texnik xizmat protseduralari yordamida mahalliy bilimlar bazasi tayyorlanishi kerak. Har bir hujjat versiyasi, amal qilish sanasi va band raqami bilan kuzatilishi kerak.

Uchinchi bosqichda sensor ma’lumotlarini umumiy ma’lumot lug‘atiga aylantirish kerak. Hujayra kuchlanishi, harorat, tok, SOC, izolyatsiya, sovutish oqimi, signal kodlari va texnik xizmat yozuvlari turli ishlab chiqaruvchilar orasida bir xil ma’noda ishlatiladimi-yo‘qmi tekshirilishi kerak.

To‘rtinchi bosqichda xavf balli faqat ekspert fikri bilan emas, balki haqiqiy nosozlik, texnik xizmat aralashuvi, rejasiz to‘xtash, harorat hodisasi va noto‘g‘ri signal natijalari bilan retrospektiv ravishda sinalishi kerak. Model xavfli deb belgilagan holatlarning qanchasi haqiqiy hodisaga aylangani o‘lchanishi kerak.

Beshinchi bosqichda katta til modeli uchun yopiq xavfsizlik baholashi o‘tkazilishi kerak. Mavjud bo‘lmagan standart bandini yaratish, noto‘g‘ri uskuna tavsiya qilish, yuqori kuchlanish ostida xavfsiz bo‘lmagan ishni tavsiya qilish, muhim ogohlantirishni tashlab ketish va foydalanuvchini keraksiz aralashuvga yo‘naltirish ssenariylari alohida sinovdan o‘tkazilishi kerak.

Yakuniy bosqichda tizim faqat qarorlarni qo‘llab-quvvatlash vositasi sifatida ishlatilishi; har bir texnik xizmat tavsiyasi vakolatli muhandis yoki mas’ul ekspluatatsiya xodimi tomonidan tekshirilishi kerak. Sun’iy intellekt bilan jismoniy uskunani bevosita boshqarish orasida mustaqil xavfsizlik mantiqi, avtorizatsiya va inson tasdig‘i bo‘lishi kerak.

Tadqiqot usuli va topilmalari

Tadqiqot dizaynining xulosasi

Xavf indeksining sonli qamrovi

Xavfni ballash usullarini taqqoslash

LLM tajribasida ishlatilgan modellar

Model nomlari tadqiqotda ishlatilgan ko‘rinishda berilgan. Tegishli versiyalarning kirish sanalari, API sozlamalari, temperatura parametrlari va to‘liq tizim promptlari berilmagani sabab tajribalarni mustaqil ravishda aynan takrorlash cheklangan.

Bilim savollari ma’lumotlar to‘plami

Asosiy eksperimental topilmalar

Rasm va jadvallarning ilmiy ma’nosi

• 1-rasm: Sensor va ekspert ma’lumotidan xavf baholashga, undan LLM izohi va texnik xizmat tavsiyasiga boradigan umumiy arxitekturani ko‘rsatadi.
• 2-rasm: Xavf indeksini qurish, FAHP og‘irliklari, CRPS/SPE ballash, bog‘lanish tuzatishi, LLM o‘qitish va RAG bosqichlarini bitta ish oqimida ko‘rsatadi.
• 3-rasm: 42 quyi omil orasidagi ekspert belgilagan yo‘nalgan xavf bog‘lanishlarini ko‘rsatadi.
• 4-rasm: Boshlang‘ich ballarning bog‘lanish koeffitsiyentlari bilan tuzatilishini va xavf tarqalish yo‘lining ierarxik ballga olib chiqilishini tushuntiradi.
• 5-rasm: Standartlar, qo‘llanmalar, xavf natijalari va ekspluatatsiya ma’lumotlaridan tuzilgan ko‘p manbali bilimlar bazasini ko‘rsatadi.
• 6-rasm: Oltita stansiyaning yillik boshlang‘ich va tuzatilgan ballari bilan ortiqcha zaryad/razryad signal issiqlik xaritasini taqdim etadi.
• 7-rasm: 2024 yil mart uchun sakkiz xavf kategoriyasi oltita stansiyada bog‘lanish tuzatishidan qanday ta’sirlanganini radar grafiklar bilan ko‘rsatadi.
• 8-rasm: Birinchi stansiyadagi signal ortishining hujayra va yuqori kategoriya ballariga ko‘tarilishini oltinchi stansiyadagi barqaror holat bilan taqqoslaydi.
• 9-rasm: Katta til modeliga berilgan xom xavf balli, xulosa qilingan xavf ko‘rsatkichlari va qaytarilgan texnik bilim bo‘laklarini ko‘rsatadi.
• 10-rasm: Soha bilimi savoli hamda xavf izohi va texnik xizmat tavsiyasi talab qiladigan keng qamrovli savolga berilgan namuna javoblarni ko‘rsatadi.
• 11-rasm: Modellarning semantik, leksik, bilim, mantiq va yaxlitlik ballarini taqqoslaydi.
• 12-rasm: To‘liq masshtabli modellarga inson va LLM hakamlari bergan keng qamrovli javob ballarini ko‘rsatadi.
• 13-rasm: Fine-tuned ochiq modellarning to‘g‘rilik, tuzilma, aniqlik, moslik va yakuniy ballarini taqqoslaydi.
• 14-rasm: Qwen3 oilasida model hajmi bilan keng qamrovli vazifa ishlashi o‘rtasidagi umumiy munosabatni ko‘rsatadi.
• A.1–A.3-jadvallar: Sakkiz kategoriya va 87 xavf bandining barchasini miqdoriy yoki sifat tasnifi bilan taqdim etadi.
• B.2-jadval: Bilimlar bazasida ishlatilgan Xitoy energiya saqlash standartlarini ro‘yxatlaydi.
• C.1-jadval: Soha bilimi baholashida ishlatilgan 30 asosiy savolni ko‘rsatadi.

Manba va usul eslatmasi

Tadqiqotning to‘liq asl nomi: Explainable Risk Assessment and Intelligent Maintenance for Electrochemical Energy Storage System with Large Language Model

Mualliflar va to‘g‘ri tartibi: Yijie Wang, Yujie Fu, Yi Lu, Jingbo Qu, Putai Zhang va Mian Li.

Teng birinchi muallif: Teng hissa yoki teng birinchi mualliflik haqida ma’lumot ko‘rsatilmagan.

Mas’ul muallif: Yijie Wang. Tadqiqotda aloqa manzili yijiewang@sjtu.edu.cn deb berilgan.

Muassasa aloqalari:

• Global Institute of Future Technology, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China
• Global College, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China
• Key Laboratory of Urban Complex Risk Control and Resilience Governance, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China

Yijie Wang va Mian Li birinchi va uchinchi muassasa bilan; Yujie Fu, Yi Lu va Putai Zhang birinchi muassasa bilan; Jingbo Qu esa ikkinchi muassasa bilan bog‘langan deb ko‘rsatilgan.

DOI: 10.2139/ssrn.7195888. DOI SSRN preprint yozuviga tegishli bo‘lib, peer-reviewed jurnal maqolasi DOI si sifatida talqin qilinmasligi kerak.

Maqsad jurnal: Tadqiqotda “Preprint submitted to Applied Energy” iborasi va 27 July 2026 sanasi mavjud. Applied Energy tomonidan qabul qilingan yoki nashr etilganiga oid ma’lumot yo‘q.

Nashr platformasi: SSRN.

SSRN annotatsiya raqami: 7195888.

Nashr yili: 2026.

Manba turi: Haqiqiy ekspluatatsiya ma’lumotlari, ekspertga asoslangan xavf modellashtirish, RAG, katta til modelini fine-tuning qilish va texnik xizmat qarorini qo‘llab-quvvatlashni birlashtirgan muhandislik preprinti.

Peer-review holati: Tadqiqot peer review’dan o‘tmagan. Xavfni ballash konstantalari, maydon bo‘yicha umumlashtirish, LLM baholash usuli va xavfsiz texnik xizmat tavsiyasini yaratish qobiliyati ushbu cheklov bilan baholanishi kerak.

Rasmiy havola:https://ssrn.com/abstract=7195888

Moliyalashtirish: Tadqiqot Xitoy Milliy asosiy tadqiqot va rivojlantirish dasturining 2023YFB2408200 raqamli qo‘llab-quvvatlashi, Shanghai Eastern Talent Plan doirasidagi BJKJ2025021 raqamli Leading Talent Program va Shanghai Jiao Tong University bilan CATL orasidagi New Energy Battery 9σ Joint Research Project tomonidan qisman qo‘llab-quvvatlangan.

Muallif hissalari: Matnda shaxslar kesimida batafsil muallif hissasi bayonoti yo‘q.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Matnda alohida manfaatlar to‘qnashuvi bayonoti yo‘q.

Ma’lumot va kodga kirish: Oltita stansiyaning xom sensor ma’lumotlari, ekspert taqqoslash matritsalari, to‘liq fine-tuning ma’lumotlar to‘plami, o‘qitish kodi va barcha model javoblari uchun ochiq kirish havolasi berilmagan.

Ushbu o‘zbekcha maqola tadqiqotning to‘liq matni, 22 tenglamasi, sakkizta asosiy jadvali, 14 rasmi, uchta ilova bo‘limi, xavf indekslash tizimi, stansiya natijalari, LLM taqqoslashlari va uslubiy cheklovlari ko‘rib chiqilib tayyorlangan. Tashqi manbalar faqat preprint identifikatori, DOI, sahifa soni va rasmiy SSRN havolasini bibliografik tasdiqlash uchun ishlatilgan; tadqiqotning ilmiy mazmuniga tashqaridan topilma qo‘shilmagan.

Tadqiqotning eng muhim cheklovlari faqat oltita Xitoy stansiyasi o‘rganilgani, xavf bog‘lanishlari ekspert fikriga asoslangani, xavf ballari haqiqiy hodisa natijalari bilan mustaqil kalibrlanmagani, real vaqt ishlashi oylik va choraklik natijalar bilan ko‘rsatilgani, LLM javoblaridagi xavfsizlik xatolari alohida o‘lchanmagani, model versiyalarida ayrim nomuvofiqliklar va xom ma’lumot hamda kod ulashilmaganidir.