一种电力系统运行状态检测分析方法及系统

本发明公开了一种电力系统运行状态检测分析方法及系统，包括：实时采集电力系统的时序数据；利用LSTM循环网络，对时序数据进行特征提取与挖掘处理，得到对应的第一特征向量或者数据特征的高级表示；将第一特征向量或者数据特征的高级表示输入至故障诊断模型，以使故障诊断模型对输入数据进行多尺度特征提取与融合以及分类处理并输出风机故障类型的分类概率；采用强化学习算法，基于故障诊断模型输出的风机故障类型的分类概率与风机的实时运行状态，自适应调整故障诊断模型的结构和参数。采用本发明实施例，能够规避传统神经网络处理序列数据时的梯度爆炸和消失问题，并实现电力系统运行状态的高效检测分析。