一种基于边缘大模型的电力设备异常状态监测方法及系统

本发明涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种基于边缘大模型的电力设备异常状态监测方法及系统；该方法包括：通过空间特征提取子网对来自电力设备的空间分布数据执行空间特征提取，并通过时序特征提取子网对来自电力设备的时序序列数据执行时序特征提取，经对抗性语义融合模块对齐并融合两子网输出特征后得到融合特征。基于融合特征执行多任务分类与预设物理约束规则的联合校验，输出设备状态监测结果。通过这样的方式，解决了现有技术在基于多模态传感数据进行电力设备状态监测时，存在复合故障监测精准度不足的技术问题，提升了复合故障识别的准确性、鲁棒性及边缘计算资源的利用效率。