基于深度学习的变电站设备状态监测与智能故障预警方法

本发明公开了一种基于深度学习的变电站设备状态监测与智能故障预警方法，S1.得到预处理后的多源状态数据集；S2.生成高维度设备状态特征矩阵；S3.故障敏感深度置信网络模型，形成初步故障状态识别结果；S4.获得经过优化的敏感深度置信网络模型；S5.利用优化后的敏感深度置信网络模型对实时采集的多源状态数据进行在线分析，生成设备状态的实时故障预测结果，并对故障风险进行分类定级；S6.根据实时故障预测结果，触发远程故障预警机制，向变电站运维中心发送包含故障风险等级、预警信号及应急处理建议的故障预警信息。本发明有效支持调度系统的智能告警联动与分级控制。