一种多模态融合因果图的电力链路根因定位方法

本发明提供了一种多模态融合因果图的电力链路根因定位方法，涉及电力系统领域。本发明提供的方法包括：基于深度包检测剥离GTP‑U协议并构建动态映射表；将终端侧感知数据、端到端探测数据及网络信令数据时序对齐后生成融合特征向量；据此构建三层全链路知识图谱，建立实体节点及时序关联边；利用图神经网络聚合跨层节点异构特征生成节点隐层表示向量；以融合特征向量为观测数据、隐层表示向量为拓扑先验，经FRITL算法推断因果方向并消除伪相关，输出根因概率分布。本发明改善了运营商网络黑盒化及多源异构数据融合导致伪相关，致使无法跨网元端到端精准定界的问题。