本申请提供了一种电网设备缺陷故障归因推理模型的微调方法。该方法包括：对电网设备缺陷日志进行处理后进行知识抽取，得到多个包含缺陷内容描述、缺陷等级和分类依据的结构化数据；按照缺陷内容描述间的相似度和相似度区间进行划分，突出不同相似度区间内的数据特点；根据电网设备缺陷故障归因推理逻辑设计提示模板，引导模型更好地理解电网设备缺陷推理逻辑；调用GPT模型基于提示模板和结构化数据生成问答对数据；利用p‑tuning v2微调方法和问答对数据微调ChatGLM2‑6B模型，得到电网设备缺陷故障归因推理模型。上述方法可适应新领域精细化地实现模型微调，得到高效、准确、可解释性强的电网设备缺陷故障归因推理模型。