一种基于对偶跨模态信息解耦的多模态电力样本特征迁移方法、系统、电子设备及存储介质

本发明公开了一种基于对偶跨模态信息解耦的多模态电力样本特征迁移方法、系统、电子设备及存储介质，应用于智能电网技术领域，包括：采用细粒度图像‑文本对齐策略进行视觉特征与语言特征的分层对齐，捕获区分性的多模态表征；基于双流注意力机制，对多模态数据进行增强特征提取；其中，双流注意力机制，包括：图像自适应注意力机制和文本引导注意力机制；通过对多模态数据进行跨模态信息解耦处理，分离获得表征通用语义的语义特征和表征模态特性的模态特定特征，并进行细粒度对齐重组处理，得到跨模态融合特征；将深度融合后的多模态电力样本特征迁移至电力系统的下游任务。本发明实现了多模态特征的理解和迁移能力的进一步提升及电力系统任务的高效运行。