一种基于神经网络的电力设备故障检测方法

本发明公开了一种基于神经网络的电力设备故障检测方法，涉及故障检测的技术领域，包括以下步骤，执行第一操作和第二操作，筛选故障组成部件，设置时间窗口，构建多通道特征图，对卷积神经网络进行训练，得到第一训练模型，根据第一训练模型，得到当前故障类型。本发明结合多种传感器数据和计算机视觉技术，从多个维度捕捉电力设备的运行状态，从而提高故障检测的准确性，实时监测电力设备的运行状态，及时发现异常情况，利用神经网络模型自动分析和处理数据，减少了人工干预，提高了故障检测的自动化和智能化水平，通过历史故障数据的学习，识别出故障模式，为故障诊断提供更深入的分析，增强了对历史数据的利用，提高了数据的价值。