基于多参量融合监测的换流站设备参量分析方法及系统

本发明涉及换流站设备参量分析领域，提出了一种基于多参量融合监测的换流站设备参量分析方法及系统，包括以下步骤：采集换流站设备的多参量特征数据；对多参量特征数据进行流式处理和异常模式识别，得到换流站设备的设备异常预警信息；基于多参量特征数据构建时变图神经网络模型，通过因果推理方法获取参量之间的时空依赖关系，结合增强学习算法对时变图神经网络模型的特征权重进行动态调整，得到运行状态评估模型；将实时状态特征序列输入运行状态评估模型，得到设备运行状态评估结果，将设备运行状态评估结果和异常预警信息进行可视化展示，得到换流站设备的综合运行状态评估报告。本发明实现了对换流站设备运行状态的实时监测与评估。