模型训练方法、配电网故障风险等级预测方法及装置

本申请提供一种模型训练方法、配电网故障风险等级预测方法及装置，涉及电网安全技术领域。模型训练方法包括：获取配电网的包括配电网发生故障时的环境特征因素、电气特征因素和参考故障风险等级的历史故障数据；初始贝叶斯网络模型基于历史故障数据，采用预设关联规则获取环境特征因素之间以及环境特征因素与参考故障风险等级之间的因果关系，基于因果关系，调整模型的有向边的方向；基于环境特征因素中常见因素和低频高危因素分别对应的风险权重，调整模型的节点的先验概率，得到模型输出的预测故障风险等级；基于预测故障风险等级和参考故障风险等级，迭代训练初始贝叶斯网络模型，得到准确度更高的关联增强因果贝叶斯网络模型。