基于多模态大模型的变电站异常识别方法及设备

本发明公开了基于多模态大模型的变电站异常识别方法及设备，对预处理后的变压器数据进行标注，通过同时对变压器渗漏油异常信息以及变压器部位进行标注，从而获取渗漏油情况以及渗漏油的具体部位信息克服了目前图像渗漏油检测只关注是否出现渗漏油情况；通过基于BLIP‑2模型进行LoRA微调构建变压器渗漏油检测模型，在变压器渗漏油异常检测领域引入了多模态大模型，借助大模型的能力判断并识别图像数据中存在的异常，同时，调节了LoRA训练参数，注入了更多可训练的transformer层，使得变压器渗漏油检测模型的泛化性能增强。