基于人工智能的数据中心空调系统故障预测方法和系统

本发明提供一种基于人工智能的数据中心空调系统故障预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及系统故障预测领域。本发明中，首先获取并预处理数据中心空调系统的多模态数据；其次基于预处理后的多模态数据，构建知识图谱；再次利用QLoRA技术对预训练的K‑BERT模型进行微调；并将知识图谱以及待分析文本作为QLoRA微调后的K‑BERT模型的输入，以获取相应的语义表征；最后将语义表征作为多尺度卷积TextCNN的输入，以生成数据中心空调系统故障预测结果。利用QLoRA技术对K‑BERT模型进行细粒度微调，保留并增强了预训练阶段融合的文本和领域知识信息，为多尺度TextCNN网络提供高质量、高分辨率的输入特征，从而提升整体故障预测的精度和效率。