基于多源异构数据与孪生模型的电力设备故障预测方法

本发明涉及一种基于多源异构数据与孪生模型的电力设备故障预测方法，包括以下步骤：S1:获取电力设备运行相关的多模态数据，利用深度学习中的注意力机制构建联合特征编码器，进行多模态信息联合建模，得到联合特征表示；S2:基于联合特征表示，采用自监督学习和融合强化学习的动态孪生模型，并动态更新设备健康状态；S3:构建基于Transformer的全周期预测框架，捕捉设备运行中的长期依赖性和动态变化特性，结合因果关系分析，识别故障的触发因素；S4:基于设备健康状态和故障预测结果，采用智能运维优化引擎，优化设备运行参数，并结合遗传算法，动态生成最优的运维计划。本发明显著提升电力设备的可靠性和运营效率。