一种基于深度学习的电力设备故障诊断系统与相关设备

本发明公开了一种基于深度学习的电力设备故障诊断系统与相关设备，涉及电力设备运维与智能诊断技术领域，包括数据采集、数据预处理、深度学习模型训练与特征提取、健康评分与故障诊断、故障数据生成与增强、联邦学习优化模型以及在线诊断与预警等步骤；通过多模态传感器采集设备运行数据，利用深度学习模型提取数据特征并进行故障分析，结合生成对抗网络扩展故障样本集，提升诊断的准确性和鲁棒性；同时，通过联邦学习框架优化全局模型，保护数据隐私，实现设备分布式监测与诊断；该方法能够准确识别故障类型，动态评估设备健康状况，并快速生成报警信号及维护建议，广泛适用于电力设备的智能化运维场景。