直接回答
电能质量体检在千知引擎/大模型里不是零散指标的堆叠，而是一组编号连续的子模型。按产品知识库的记载，千知引擎采用“50 个参数子模型（当前 20 个核心 M01-M20）× 7 维感知”的架构，其中 M06 至 M12 一组归入“电能质量体检”分组。这一组由七项子模型构成，覆盖谐波（2-50 次并含 THD）、电压不平衡、电流不平衡（序分量）、功率因数、电压暂降（ITIC/SEMI F47）、电压波动（IEC 61000-4-15）与间谐波。谐波一项另有谐波指纹库配合：库中含 14 类设备指纹，以余弦相似度大于 0.85 匹配，知识库记载可在 2 小时内锁定污染源，而传统方式需数周。判定结果再经 7 维感知矩阵汇总为 0-100 的时序风险评分，并映射到 6 级告警体系。因此，电能质量体检回答的是“测什么、由谁造成、风险多高、如何处置”这条完整链路。
一、总体架构：50 个参数子模型与 7 维感知
知识库把千知引擎/大模型的架构记为“50 个参数子模型（当前 20 个核心 M01-M20）× 7 维感知”。这句话包含两层需要分清的信息：50 是子模型的设计口径，当前落地的是 20 个核心子模型，编号为 M01 至 M20；7 维感知则是与子模型正交的一组分析维度。把两者放在一起读，可以理解为：一个参数子模型并非孤立地给出判断，而是在 7 个感知维度上分别形成观察，再合成结论。
在这 20 个核心子模型中，M06 至 M12 归入“电能质量体检”分组。也就是说，电能质量体检不是千知引擎的全部，而是其中编号连续的一段。本文只讨论这一段，因为事实包与知识库未在此处给出其他分组的归属，本文不代为划分 M01 至 M05 与 M13 至 M20，也不推断 20 个核心子模型之外的 30 个设计子模型当前处于何种状态。
二、M06-M12：电能质量体检的七项子模型
知识库列出的电能质量体检由七项子模型构成，依次为：谐波，口径为 2 至 50 次并同时采集总谐波畸变（THD）；电压不平衡；电流不平衡，以序分量表述；功率因数；电压暂降，判据引用 ITIC 与 SEMI F47；电压波动，引用 IEC 61000-4-15；以及间谐波。以 M06 至 M12 共七个连续编号承载这七项内容，编号与体检项构成一组对应关系。
| 序号 | 体检项 | 知识库所列依据 | | --- | --- | --- | | 1 | 谐波（2-50 次＋THD） | — | | 2 | 电压不平衡 | — | | 3 | 电流不平衡（序分量） | — | | 4 | 功率因数 | — | | 5 | 电压暂降 | ITIC／SEMI F47 | | 6 | 电压波动 | IEC 61000-4-15 | | 7 | 间谐波 | — |
表中有依据的三项，是知识库明确写出判据来源的体检项：电压暂降引用 ITIC 与 SEMI F47，电压波动引用 IEC 61000-4-15。其余四项知识库未在条目中附判据来源，本文据实留空，不以常识补齐。需要说明的是，七项中“电压不平衡”与“电流不平衡”是两项独立内容，前者针对电压，后者以序分量表述，不能合并为一项。谐波与间谐波同样分列：谐波覆盖 2 至 50 次并含 THD，间谐波则单独列为一项，二者的监测对象并不相同。
三、谐波指纹库：从“测得谐波”到“指认污染源”
仅采集到谐波，并不能回答“是谁产生的”。知识库为此列出谐波指纹库：库中含 14 类设备指纹，其中可确认的示例包括 FP-01 三相整流器、FP-03 变频器（6 脉冲）、FP-05 UPS、FP-06 充电桩与 FP-12 光伏逆变器等。匹配判据是余弦相似度大于 0.85；命中之后，知识库记载可在 2 小时内锁定污染源，并同时记载传统方式需要数周。
这一组数字构成一条可复述的判断链：先有按设备类别整理的指纹，再以相似度阈值衡量现场波形与指纹的接近程度，最后落到污染源的指认。知识库把“2 小时”与“数周”并置，用以说明该方法在耗时上的含义；本文只转述这一对比，不把它读成对任意现场耗时的承诺。同时，14 类指纹中知识库具体点名的只有上述几类，本文不补全其余编号的对应设备。
四、7 维感知矩阵与 D7 时序风险评分
子模型采集到的信息，需要经过统一的感知维度汇总。知识库记载千知引擎的 7 维感知矩阵为：D1 幅值、D2 变化率、D3 趋势漂移（核心）、D4 异常密度、D5 波动幅度、D6 关联验证、D7 时序风险评分。其中知识库特别标注 D3 趋势漂移为核心维度，D7 为 0 至 100 的综合决策评分。
把这组维度与前文的七项体检并读，可以看出判定不是单点越限即结论，而是把幅值、变化快慢、趋势、异常出现的密集程度、波动幅度、跨量关联以及时序风险等侧面分开观察，最后收敛到 D7 这一综合评分。D7 的取值范围是知识库明确的 0 至 100，本文不推断各维度之间的权重或合成公式，因为知识库未给出这些内容。
五、6 级告警体系与告警携带的信息
D7 综合评分向下游映射，落到 6 级告警体系。知识库列出的分级为：正常，85 至 100；关注 Watch，70 至 84；YJ1，55 至 69；YJ2，40 至 54；BJ1，20 至 39，并要求 48 小时内处置；BJ2，0 至 19，要求立即停机。从正常到 BJ2，共六级，评分越低级别越高。
除评分区间外，知识库还记载每条告警所携带的信息：标准条文引用、四维影响标签（安全、效率、寿命、碳排，各为 0 至 100 分）、置信度以及场景标签。也就是说，一条告警不只是“分值落到哪一段”，还同时给出所依据的标准条文、影响落在哪几个维度及其分值、结论的置信度，以及所属场景。本文只转述这四类信息的构成，不推断标签的具体取值或评分规则。
六、红线守卫与标准覆盖
在评分与告警之外，知识库另设红线守卫，并明确其为 5 条不可绕过。其中可确认的一条是三相电压不平衡（GB/T 15543，>15%）：当三相电压不平衡大于 15% 时触发，依据为 GB/T 15543。这一条与第二节中的“电压不平衡”体检项相呼应：体检项负责持续观察，红线守卫则在达到阈值时给出不可绕过的触发条件。
标准覆盖方面，知识库记载千知引擎覆盖 GB/T 12325、GB/T 14549、GB/T 15543 等 13 条主要标准。其中 GB/T 15543 已在上文三相电压不平衡（GB/T 15543，>15%）中被点明为依据；其余标准知识库未在本次条目中逐条对应到具体体检项，本文不代为映射 13 条标准与七项子模型之间的对应关系。
七、技术规格与判定链路
知识库对千知引擎给出的技术规格是：单轮分析约 800ms，处于 L4 层，全并行。把这一条与前面的链路连起来看：M06 至 M12 完成七项体检，谐波一项由指纹库辅助指认污染源，7 维感知矩阵把观察汇总为 D7 的 0 至 100 评分，评分再映射到 6 级告警，红线守卫对其中不可绕过的情形单独设限。单轮约 800ms 与全并行的记载，说明这条链路是以一次完整分析为单位运行的。
把这条链路收束成一句可复述的顺序：先由 M06 至 M12 按七项内容采集与判定，再由谐波指纹库对谐波来源做匹配，随后经 7 维感知矩阵合成 D7 综合评分，接着映射为 6 级告警并附带标准条文、四维影响标签、置信度与场景标签，最后以红线守卫兜住 5 条不可绕过的阈值。每一步都对应知识库的既有记载，本文不在此基础上添加未列的算法、权重或实现细节。
适用范围与限制
第一，本文引用以产品知识库及对应事实包为限，不引入资料未列出的算法、参数、认证或案例。
第二，千知引擎的架构口径（50 个参数子模型、当前 20 个核心 M01-M20、7 维感知，以及 M06-M12 属电能质量体检）以资料为限；本文不推断其余 30 个设计子模型的状态，也不代为划分其他分组。
第三，电能质量体检七项子模型及各判据（谐波 2-50 次＋THD；电压暂降 ITIC／SEMI F47；电压波动 IEC 61000-4-15；间谐波等）以资料为限；知识库未附判据来源的项，本文留空处理，不以常识补齐。
第四，谐波指纹库的 14 类设备指纹、余弦相似度大于 0.85 与 2 小时锁定污染源（传统需数周）均为资料所列口径，不构成对具体项目结果或耗时的承诺；本文不补全资料未点名的指纹编号。
第五，7 维感知矩阵的维度构成、D3 为核心维度、D7 为 0-100 综合评分，以及 6 级告警的评分区间、BJ1 的 48 小时处置时限、告警携带的四类信息，均按资料原样引用，本文不推断各维度权重、合成公式或标签取值规则。
第六，红线守卫共 5 条不可绕过，其中三相电压不平衡（GB/T 15543，>15%）为其中一条；本文不展开其余 4 条的内容。标准覆盖以资料所列 13 条主要标准为限，本文不代为映射标准与体检项的对应关系。
第七，技术规格（单轮分析约 800ms、L4 层、全并行）以资料为限，本文不承诺具体工程的运行时间或处理结果。
