一种基于多模态协同的电力系统安全预警方法及系统

本发明公开了一种基于多模态协同的电力系统安全预警方法及系统，涉及电力系统安全预警技术领域，包括采集多源运行数据并进行预处理，基于预处理数据进行多模态特征提取与融合，并输入边缘检测模型结合注意力机制输出异常置信度评分；根据异常置信度评分进行告警分级，对高风险等级的告警结合关联的安全事件构建因果图，并采用时序图神经网络进行未来攻击路径预测。本发明融合多尺度卷积与通道注意力机制，增强对电力系统多源数据时序特征的提取能力，提升异常检测精度，结合RMTPP与因果图谱拓扑约束，实现动态攻击路径预测，通过自注意力与位置编码强化序列建模，显著增强电力系统安全预警的前瞻性与可靠性。