一种电力数据中台数据链路异常类型自动判别方法及系统

本发明公开了一种电力数据中台数据链路异常类型自动判别方法及系统。本发明方法包括以下步骤：获取电力数据中台数据文本原始数据，并进行预处理，得到原始数据集；对原始数据集标注，最终得到训练数据集；基于语言大模型，构建初始分层强化学习优化模型；基于原始数据集以及训练数据集，通过结合监督与无监督的联合训练方式，对模型进行训练，得到分层强化学习优化模型；使用分层强化学习优化模型，进行实际的电力数据中台数据链路异常判别。本发明方法通过构建分层强化学习优化模型，集合多个智能体，实现高精度、低延迟、可持续的电力数据中台异常类型的自动判别，保障了电网的稳定运行。