多模态通专协同因果思维链推理电力异常检测方法及系统

本发明提出多模态通专协同因果思维链推理电力异常检测方法及系统，涉及电力异常检测技术领域。包括获取电力设备中的多模态数据的嵌入表示输入至通用模型中，生成因果链条的骨架；电力专属模型基于因果链条的骨架，对因果链条的每个节点进行层层细化，补充细节信息并填充关键因素，得到因果图；将因果图输入至超图神经网络中，通过多层卷积操作挖掘数据中的高阶关联，对因果图中节点的嵌入表示进行更新，得到更新后的因果图；基于更新后因果图中节点的嵌入表示，计算节点的潜在风险影响，确定出存在异常的节点。本发明结合通用模型与电力专属模型，通过综合多模态数据，实现高效、精准的异常因果链条推理，提升电力异常检测的准确性和有效性。