摘要
摘要：多模态大模型在电力故障监测场景中的应用预示着新型电力系统运维领域的发展方向。本文探讨了利用复杂的多模态模型分析和预测电力故障以提高电力系统的可靠性和弹性。通过整合各种数据源和模式，例如历史停电记录、天气模式、传感器数据和电网基础设施细节，提出了一种方法来解决电力外力破坏预警的复杂动态。多模态大模型的实施可以识别可能在电力外力破坏事故发生前出现的模式、相关性和异常，从而实现主动维护和对潜在中断的快速响应。通过先进的机器学习算法和深度神经网络，这些模型可以从大量异构数据中学习，为电力公司维护团队提供预测和决策辅助支撑。
出版日期
2024年08月06日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
