融合油色谱特征的变压器故障演化预测方法及其系统

本发明涉及变压器检测技术领域，特别是融合油色谱特征的变压器故障演化预测方法及其系统，本发明提出融合油色谱特征的变压器故障演化预测方法及系统。首先，获取变压器油色谱数据和设备运行状态数据；其次，分别建立神经网络模型提取油色谱气体组分特征和设备运行状态特征，并通过注意力机制进行特征融合；然后，将融合特征作为约束BP神经网络模型的输出变量，进行训练学习；最后，利用实时监测数据预测变压器未来故障概率，得出故障演化趋势。该方法通过创新性算法和多源数据融合，显著提高故障预测的准确性、及时性和可靠性，具备优秀泛化能力和可解释性。在提升电力系统安全、优化设备维护、降低运维成本等方面具有重要实用价值。