一种基于人工智能的低压柔直调压器故障诊断方法

本发明公开了一种基于人工智能的低压柔直调压器故障诊断方法，涉及智能电力技术领域，包括，通过分布式传感器阵列采集多模态运行数据，基于电力物理定律对多模态数据进行约束校验与清洗；将多模态运行数据输入多模态融合网络根据跨模态注意力机制使得电压‑电流特征符合欧姆定律，通过可微分约束损失修正特征权重；采用快速梯度符号法和投影梯度下降法，在特征空间施加约束性扰动，获取对抗性特征集；构建训练集，采用对抗训练框架并使用元学习机制进行动态对抗防御；将实时多模态数据输入故障分类模型，输出故障概率分布，设定故障阈值并对比进行告警。本发明通过对抗训练和元学习机制的结合实现复杂工况的智能故障诊断。