基于聚类和深度学习模型的电力设备在线故障诊断方法

本发明涉及电网电力行业多元数据监测诊断技术领域，提供一种基于聚类和深度学习模型的电力设备在线故障诊断方法，包括：对Tuple元组内的标准化待分类样本进行聚类，得到标准化待聚类样本；对标准化待聚类样本进行K‑means聚类，得到聚类结果；平均选取聚类结果中的各类样本数据，得到平衡化无监督样本数据；通过平衡化无监督样本数据对深度学习模型进行预训练，构建预训练模型；对预训练模型进行优化，得到深度分类诊断模型；通过深度分类诊断模型对数据流进行在线诊断，获得电网电力设备在线并行故障诊断结果。本发明对电力设备进行监测，能够保证电力设备安全运行，减少对居民生产和生活所造成的损失，能够及早发现设备的各种故障。