大语言模型(large language model

LLM)及其衍生的多模态大模型因其强大的生成能力、泛化能力引发了AI新变革，但存在幻觉问题、可解释性差等不足。知识图谱(knowledge graph

KG)具备推理结果可解释、可增量知识更新等能力，但交互能力较差。该文综述了知识图谱与大模型技术的发展历程、关键技术、优势与局限。针对电力数据与业务特点，分析了两者应用于电力领域的主流方法，建立了面向电力领域的知识图谱与大模型相融合的技术架构，重点分析了各应用场景的可行性，并指出了未来面临的挑战和可能的研究方向。