基于人工智能的电力物联网设备数据分析方法及系统

本申请提供一种基于人工智能的电力物联网设备数据分析方法及系统，旨在通过对设备运行事件数据的深度分析，实现精准的故障定位。首先利用图卷积处理，将设备日志中的运行事件数据转化为图卷积矢量集合。然后，采用启发式故障路径预测算法，结合预定义的故障知识图对应的图嵌入矢量，对图卷积矢量集合进行分析，生成启发式故障路径数据。在此过程中，通过计算先验故障路径预测知识与图卷积矢量集合的特征距离，对图卷积矢量集合进行特征衍生，形成强化矢量集合。最后，利用强化矢量集合和目标图嵌入矢量对先验知识进行迭代优化，从而精确预测故障路径，由此显著提高了电力物联网设备故障定位的准确性，有助于实现电力系统的稳定运行。