电力设备智能巡检优化方法

本发明公开一种电力设备智能巡检优化方法，属于电力系统智能化运维技术领域，包括首先获取变电站设备多源原始数据，将多源原始数据进行融合形成融合数据；然后构建联盟链网络，每个变电站作为一个节点，多个变电站节点、运维中心节点和监管机构节点共同组成联盟链网络并对融合数据进行存储与共享；采用联邦学习自适应模型优化，在每个变电站节点分别部署边缘计算MEC服务器，每个变电站节点基于本地数据在边缘计算MEC服务器上训练AI模型；实现了变电站巡检数据分布式安全存储与跨站可信共享以及分布式模型训练优化，在保护数据隐私的同时提升模型泛化能力，解决了传统方案中的数据孤岛、隐私泄露及响应延迟等问题，显著提高变电站运维效率与安全性。