一种基于数字孪生重放与可解释神经网络的电网故障报告决策验证方法

本发明公开了一种基于数字孪生重放与可解释神经网络的电网故障报告决策验证方法，涉及电力系统智能运维与人工智能决策验证技术领域。该方法采用AI生成故障报告的结构化解析，结合电网数字孪生仿真重放和具备特征可解释性的神经网络推理，通过自动化比对报告结论与仿真结果，并集成SHAP、LIME等可解释性分析，实现对故障报告推理过程的透明追溯和特征贡献度量化验证。与传统依赖人工核查或“黑盒”AI模型输出的电网故障报告处理方法相比，本发明能够实现故障报告推理结论的自动一致性判据验证和全过程数据可追溯，有效提升电网运维决策的可信度、透明性和批量工程应用效率。