基于多传感器数据融合的电力设备缺陷识别系统及方法

本发明公开了基于多传感器数据融合的电力设备缺陷识别系统及方法，涉及多传感器信息融合领域，本发明通过在监测区域部署局放传感器、双光测温传感器、气体传感器和接地环流传感器作为多类型传感器获取电力数据，经预处理后提取局放、双光测温、气体、接地环流数据特征。通过计算特征间相关系数、协方差和互信息，加权平均得到关联程度，筛选出设备缺陷关联的特征。基于设备缺陷关联的特征建立预测模型，采用最小二乘法求解回归系数，并定期根据历史数据修正模型，依据缺陷程度分级发出不同等级预警。该方法融合多源数据，筛选关键特征，动态更新模型，实现电力设备缺陷的准确识别与分级预警，提高监测可靠性和实时性。