基于生成式人工智能的智能电网故障自愈方法及系统

本发明公开了一种基于生成式人工智能的智能电网故障自愈方法及系统，涉及智能电网故障自愈领域，方法包括：获取多源异构数据并预处理；生成预训练语言模型并进行领域适应性微调，添加任务专用输出层；利用多模态数据融合方法进行特征融合，并使用标注历史故障数据集进行有监督训练，得到故障诊断结果。将故障自愈建模为马尔可夫决策过程，利用深度强化学习算法与电网仿真环境交互学习最优决策策略，生成最优故障自愈方案并转化为具体操作指令。本发明整合多源异构数据，进行准确定位和描述生成，提高智能电网的可靠性和自愈能力，确保电网故障时快速恢复正常运行。