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电力多模态数据感知和数字孪生仿真协同本公开提供了电力多模态数据感知和数字征；基于待监控电力系统中所有设备的状态特2基于待监控电力系统中所有设备的状态特征，构建数字孪生模将全局状态特征时间序列输入到训练好的时序预测模型中，对未来2.如权利要求1所述的电力多模态数据感知和数字孪生仿真协同交互方法，其特征在3.如权利要求1所述的电力多模态数据感知和数字孪生仿真协同交互方法，其特征在在数字孪生模型的构建过程中，通过自适应学习算法对数字4.如权利要求1所述的电力多模态数据感知和数字孪生仿真协同交互方法，其特征在5.如权利要求4所述的电力多模态数据感知和数字孪生仿真协同交互方法，其特征在6.如权利要求1所述的电力多模态数据感知和数字孪生仿真协同交互方法，其特征在时实现权利要求1_6任一项所述的电力多模态数据感知39.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1_6任一项所述的电力多模态数4[0002]随着电力设备在工业领域中应用的广泛性和重要性不断提升，设备的实时监控、5[0011]本发明通过深度分析设备历史运行数据和当前状态，生成个性化的操作优化策6本公开的一种实施例中提供了电力多模态数据感知和数字孪生仿真协同交互方将输入数据分配给多个专家（通常是学习模型每个专家负责处理数据的一个子集或模入；通过这种方式，MOE模型能够根据输入数据的不同特性自动选择最合适的专家进行处7据每个模态将通过一个专家网络进行处理：g:=o(w,·x[0027]接下来，使用门控网络的输出权重gIR、gSW和gVIB对各个模态的特征进行加权融[0029]在进行多模态特征融合后，将融合后的特征Hfusion输入到后续的深度学习模型中8[0042]所述数字孪生模型中还包括通过自适应学习算法对数字孪生模型的参数进行自[0050]校准公式：Tatibrated=Tineasured十Tnset9[0076]通过这种图结构，能够将多模态数据中的信息与图知识X={1,[0085]示例：AeR""[0089]示例：E={e}H'={H,,…,h}[0098]GNN能够将不同类型的数据表示成统一的特征向量，使多模态数据能够在同一特[0103]本实施例使用时序预测模型（如时序Transformer模型预测设备未来的故障趋时序Transformer通过自注意力机制为每个时间步的输入分配权重，从而动态地捕捉设备状态中的重要变化和潜在故障趋势；时序Transformer模型的核心优势在于其能够基于设备的历史状态信息预测未来的故障趋势，通过对历史数据和当前设备状态的分本公开的一种实施例中提供了电力多模态数据感知和数字孪生仿真协同交互系机程序被处理器执行时实现所述的电力多模态数据感知和数字孪生仿真协

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