一种基于大数据的电力设备运行状态评估与预测方法

本发明涉及电力设备状态监测技术领域，具体为一种基于大数据的电力设备运行状态评估与预测方法，包括：多源数据采集模块、特征工程处理模块、智能评估预测模块和决策支持输出模块；通过设置多源感知端，在进行电力设备运行状态评估时，通过制定多模态数据融合标准参数，以及针对不同设备类型设定不同状态感知权重，保证不同类型设备进行状态评估的明确性，同时融合电气参数、机械振动、热学分布及环境应力数据进行实时状态感知，能够实时检测设备评估过程中是否出现单一数据维度导致的感知盲区问题，保证设备运行状态评估的全面性和准确性，进一步降低状态感知碎片化误差。