一种电力设备异常检测预警系统及方法

本发明涉及电力设备预警技术领域，具体为一种电力设备异常检测预警系统及方法；具体为：获取目标电力设备的多源感知数据；基于语义图建模与多尺度残差反馈进行跨模态协同去噪；融合设备时空相似性与异常扩散特性，构建带权关系图并利用图神经网络进行异常敏感聚类，识别潜在异常群体；将历史异常抽象为故障基因向量，匹配演化路径，预测新的异常传播趋势；引入专家知识图谱与图神经网络，通过异议驱动博弈动态融合双域决策，提升预警可信度；根据传播影响力评估触发分级预警，结构化回写异常特征与演化路径至知识库，驱动模型与规则库协同优化，形成检测‑预警‑优化自闭环体系。本发明解决了动态关联性建模、新的异常预测及决策可信度问题。