一种电网时序数据解耦自监督预训练方法与系统，属于电网故障诊断技术领域，解决如何将电网时序数据解耦与掩码预测相结合进行自监督预训练，从而提高模型鲁棒性以及泛化能力的问题；本发明通过对时序数据解耦从而分离出时序数据的趋势分量与周期分量，再对解耦后的两分量分别进行掩码预测，最后根据时序数据特征对解耦分量进行重构，继而通过与未掩码数据对比得到掩码损失，端到端的优化整个模型，实现了对电网时序数据模型的预训练，提取出具有强泛化能力的通用特征，增强了模型的鲁棒性，提升了模型的预测精度，同时提高模型对各类下游任务适配性，有效提升了模型的利用率。