基于边缘云与数字孪生的电厂励磁系统诊断方法和系统

本发明提供一种基于边缘云与数字孪生的电厂励磁系统诊断方法和系统，方法包括：通过边缘端部署的传感器集群采集电厂励磁系统的多维数据，采用轻量化算法对多维数据进行数据降噪与特征提取，得到目标数据；将目标数据传输至云端，结合云端上预先存储的电厂励磁系统的历史数据与数字孪生模型构建动态故障知识图谱；基于动态故障知识图谱，采用预先训练的故障诊断模型对电厂励磁系统进行故障预测，得到预测结果；利用区块链技术对预测结果进行加密存储，并通过智能合约自动触发预测结果的维护工单；通过多模态交互技术调用动态故障知识图谱中的多维数据和历史数据，动态生成故障树，实现了故障诊断的高实时性和高准确性。