基于深度学习的高压开关柜故障诊断方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的高压开关柜故障诊断方法及系统，基于开关柜运行功能划分为若干区域，基于分区结果采集若干区域的运行数据；其中，运行数据包括自变数据和因变数据；基于各区域运行工况公开对各区域的运行数据分别进行划分；构建开关柜仿真模型，将开关柜各区域运行数据输入仿真模型进行仿真训练，得到仿真结果数据，通过比对仿真结果数据和运行数据，得到开关柜故障信息；基于所述故障信息构建数据集，构建神经网络模型并通过故障信息对深度学习模型进行训练，得到故障诊断模型。本发明实现了基于故障对不同区域的影响，反推不同区域的异常信息对故障的影响系数，进一步保证开关柜故障判定的精准度。