基于多模态的电力设备健康状态监测方法

本发明公开了基于多模态的电力设备健康状态监测方法，涉及电力设备检测技术领域，电力设备监测方法基于多模态数据与知识图谱融合，通过采集油中色谱、温度、电流、振动等传感数据，实施交叉校验及专家规则清洗与标签校正，输出高可信度数据；采用自编码器降维融合并基于设备拓扑构建图模型，利用图神经网络实现早期异常检测，生成异常告警；依托故障机理知识图谱进行机理匹配与一致性评估，输出可解释诊断；当诊断结果与实际运维结论显著偏差时，触发在线增量与迁移学习更新模型并扩充知识图谱，形成闭环自学习机制。本方法显著提高故障检测准确率，降低误报漏报，并提升运维决策效率，同时强化运维智能化及实时报警。