多模态数据驱动的配电网设备状态评估与优化方法

本发明公开了多模态数据驱动的配电网设备状态评估与优化方法，涉及配电网设备技术领域，采集多模态数据，数据来源于配电网中的多个设备和运行环境，其中，传感器数据包括设备的实时监测数据；对采集的多模态数据进行时序校正与同步处理，通过高级时序同步算法，确保不同数据源之间的时间对齐。本发明通过结合动态时间规整算法和深度学习，解决了多模态数据同步问题，实时评估配电网设备状态，提前识别故障并提供预警。强化学习算法优化负荷分配和自愈调度，提高配电网运行效率和故障恢复能力。系统还通过深度学习与强化学习结合，生成智能预警和维护决策，预测故障并提供维护建议，优化运维，延长设备寿命，提升配电网的整体稳定性。