一种极端天气下的电网设备故障预测方法及系统

本发明公开了一种极端天气下的电网设备故障预测方法及系统，包括：采集第一对象数据并预处理，得到数据集。根据所述测试集情况，进一步采样获得平衡数据集。建立预测故障模型，输出预测结果。本发明提供的极端天气下的电网设备故障预测方法及系统很好的解决电网极端灾害小概率、样本少、非线性等问题，对于气象数据多时空、多维、多尺度、不确定等特点，预测效果很好GRNN神经网络具有很强的非线性映射能力和学习速度。方法简单实用，计算可靠，易于实现和工程现场部署，具有很强的可操作性和推广应用价值。