摘要
本发明公开了一种自主可控电力业务系统在线异常检测方法、设备及介质,涉及日志数据异常检测技术领域,该方法包括:获取电力系统的原始日志数据,对原始日志数据进行预处理,得到样本日志数据;基于样本日志数据,以自监督学习方式对预训练大语言模型微调,得到待使用大语言模型;基于样本日志数据,以有监督学习方式对待使用大语言模型进行训练,得到目标大语言模型;通过目标大语言模型对电力系统中的新增日志数据进行异常检测,得到目标异常检测结果。解决了传统的异常检测方法存在高数据需求与标注成本、低迁移性与可扩展性差以及对异常模式的泛化能力不足的问题,实现了减少对标注数据的依赖,提高迁移性和扩展性,增强模型泛化能力。