一种基于电力采集系统多模态感知的电力设备故障预测装置及方法

本发明公开了一种基于电力采集系统多模态感知的电力设备故障诊断与预测装置及方法。本发明通过构建Transfomer神经网络模型，实现了对电力采集系统的电流、电压、温度、湿度、气压和局部放电等各类传感器数据，以及气象、输电线路环境图像、台区监控视频等外部数据的多模态感知。通过对所感知数据的实时分析，所述方法既可预测出可能发生的故障，并为电力公司提供预警，使其能够提前采取措施，降低故障发生的概率，减少非计划性停电，也可对已故障区域进行诊断，快速追踪故障原因，加快维修进度，从而提高供电的可靠性和稳定性。