基于预训练语言模型的电力数据质量特征提取方法及系统

本发明公开了基于预训练语言模型的电力数据质量特征提取方法及系统，属于电力系统智能运维领域，其中方法包括：根据目标任务类型，采集历史执行记录；对历史执行记录进行执行流程拆分，获得多层级元数据；对各层级元数据进行关联性分析和相关性分析，获得关联性分析结果和相关性分析结果；生成预训练语言模型；采集电力监测数据，进行分类，获得基因节点匹配结果；当基因节点数量等于0，对电力监测数据进行冷启动标识。本发明现有技术中提取特征工作量大，导致电力数据质量提取准确率和效率低下的技术问题，达到了通过构建多层级元数据基因调控网络并用其生成预训练语言模型，以此准确高效地提取电力数据质量特征的技术效果。