一种电网多模态大模型的智能迁移学习方法及系统

本发明涉及一种电网多模态大模型的智能迁移学习方法及系统，包括以下步骤：S1:获取电网多模态数据，包括文本、图像、时序数据；S2;构建预训练的电网大模型，包括基础模态嵌入层、跨模态交互模块，以及融合特征生成模块；S3:基于预训练在电网大模型，根据下游任务添加任务特定的输出层,部分冻结预训练模型权重，仅微调上层网络或任务头,将知识迁移至具体电网任务；S4:在知识迁移过程中，引入专用领域自适应网络，逐层消除源数据和目标数据分布间的特征偏差；采用物理感知约束，限制领域适配过程中特征的物理合理性。本发明能够在复杂电网场景下实现高效多模态迁移学习，满足电网领域对智能化与精准化的高要求。