一种变电站故障检测方法和相关设备

本申请公开了一种变电站故障检测方法和相关设备，通过获取变电站二次系统实时数据，利用深度学习模型和动态贝叶斯网络组成场景预测模型，结合数字孪生系统确定故障检测结果。深度学习模型能够深度挖掘多源实时数据特征，精准识别复杂场景下的故障信息，弥补了传统数据驱动方法信息挖掘不足的问题，提升故障检测与定位的精准度。动态贝叶斯网络对系统状态动态变化进行概率建模，解决了传统方法难以适应复杂工况、无法准确模拟系统演变的难题。同时，数字孪生系统实现多源数据深度融合分析，构建从数据采集到维护决策的智能处理闭环，显著提高了故障检测的及时性、准确性和智能化水平，为变电站稳定运行提供可靠保障。