摘要
本发明公开了一种面向大规模历史数据的变电站误操作模式挖掘方法,涉及变电站误操作分析与模式挖掘技术领域,包括建立变电站设备的时序动态数据图,结合设备的时序数据和健康状态建模进行设备状态评估;进行跨模态特征对齐与动态融合,提取多源数据的深度表示;利用因果推理与可解释性分析,进行模式识别与风险评估。本发明所述方法通过构建设备的时序动态数据图和健康状态,能够实时监控设备的健康状况,通过跨模态特征对齐与动态融合,提取多源数据的深度表示,能够综合利用不同类型的数据,以提高对设备状态的全面理解,结合因果推理和可解释性分析,可以精准识别出各种因素之间的因果关系,从而进行深入的模式识别与风险评估。
技术关键词
模式挖掘方法
变电站设备
设备状态评估
跨模态
节点
时序
贝叶斯信息准则
多层感知器
多模态深度
矩阵
动态权重分配
数据
模式识别
皮尔逊相关系数
采集变电站
样本
风险
注意力机制