电力多模态数据融合的大模型参数微调方法、设备及介质

本发明涉及一种电力多模态数据融合的大模型参数微调方法、设备及介质，其中方法包括：获取电力多模态数据，构建电力多模态特征向量并进行时序校准，按照地理位置和电力设备类型划分为多个子数据集，分配至大模型的多个计算节点；计算每个计算节点的局部梯度，通过计算相邻计算节点之间的梯度相似度得到参数差异系数，以此更新计算节点的权重系数，根据更新后的权重系数对多个计算节点的局部梯度进行加权聚合，得到全局梯度，更新模型参数；重复执行参数更新过程直至模型收敛，获得参数微调后的大模型，用于输出电力多模态数据融合结果。与现有技术相比，本发明解决了电力多模态数据时序不一致和参数聚合不均衡问题，提高了模型微调效率和准确性。