高压断路器及其隔离开关发热故障预测方法与系统

本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种高压断路器及其隔离开关发热故障预测方法与系统。所述方法包括以下步骤：通过SCADA系统对高压隔离开关及其关联高压断路器进行多源数据采集，并进行数据预处理，得到预处理数据集；对预处理数据集进行运行特征关联分析，得到关联运行特征集；对关联运行特征集进行动态关联网络构建，得到动态关联网络图；获取历史故障数据；根据历史故障数据以及动态关联网络图进行传播风险路径搜索，得到候选风险路径集；对候选风险路径集进行路径传播概率计算，得到路径概率数据集。本发明通过有效识别关联高压断路器对隔离开关发热风险的影响，从而提高故障预测的精度和预警的时效性，为电力系统的安全稳定运行提供更可靠的保障。