一种基于极寒环境工况的避雷器故障类型预测方法及系统

本发明涉及电力系统监控与故障预测领域，尤其涉及一种基于极寒环境工况的避雷器故障类型预测方法及系统，本发明基于增强多模态数据，采用时空变分贝叶斯图神经网络联合自适应混沌预测方法，实现对避雷器未来关键指标的概率预测，并通过数字孪生平台实时仿真生成物理状态数据；经加权最小二乘法融合校正和模糊逻辑、动态贝叶斯网络构建的集成决策模型，系统输出故障模式分类及预警决策，实现了在极寒环境下提前预警故障风险、提高电力系统安全性的效果。