在电力系统通信故障处置中，大量调度语音记录以非结构化形式保存，导致人工分析效率低、主观性突出及关键信息易遗漏等问题，难以满足电力安全生产的实时性与准确性要求。针对该问题，提出一种基于语义引导的电力通信故障调度语音摘要生成方法。该方法利用wav2vec模型提取调度语音特征，构建融合Transformer的Trans＿LSTM模型提取故障语义关联与关键事件，并引入加权损失提升摘要合理性与覆盖度，最后通过筛选高重要性片段生成提取式摘要。试验表明，该方法可精准解析语义，提升信息压缩效率与安全态势感知水平，为通信安全监测和调度决策提供可靠的数据支撑。