基于油色谱分析的变压器故障预警方法及系统

本申请提供一种基于油色谱分析的变压器故障预警方法及系统，涉及智能电网系统技术领域，该方法包括：获取变压器的实时油色谱数据、实时变压器运行数据和对应预设历史时间段的历史变压器运行数据组；基于实时油色谱数据和实时变压器运行数据构建油色谱图结构；基于图卷积网络，对油色谱图结构中各个图节点的节点特征进行更新；基于时间卷积网络处理历史变压器运行数据组，得到相应的变压器运行时序依赖特征；将变压器运行时序依赖特征和各个经更新的节点特征输入至变压器故障预测模型，确定相应的变压器故障预测结果，变压器故障预测模型采用多模态深度学习模型。由此，保证了变压器故障预警的实时性和可靠性，提高了电网运行的稳定性。