一种基于大数据的电力柜监控预警方法及装置

本发明公开了一种基于大数据的电力柜监控预警方法及装置，通过在电力柜内部布置多测点、多变量传感器，实时采集电力柜数据；对电力柜数据进行归一化处理，以构建电力柜健康监测数据集；使用AFFC进行特征提取，得到局部特征矩阵，同时使用全局局部判别分析GLDA进行特征提取，得到全局特征矩阵，将二者拼接融合成一个新的便于预测的矩阵；采用时间序列预测模型PowerMamba来预测电力柜的运行数据，同时采用贝叶斯优化算法优化模型超参数；通过多元线性回归与RVFL对模型的预测结果进行误差校正，最后，通过经验公式计算预测数据得到健康值，根据健康值判断是否预警。本发明能够应用于电力柜健康监测预警的建模过程中，确保电力柜监控预警的准确性和可靠性。