一种电力线路的AI故障识别方法及系统

本发明属于电路监测技术领域，具体涉及一种电力线路的AI故障识别方法及系统，通过同步采集热成像序列与三相电流波形，构建具有时空标记的跨模态数据流，并结合导线材料特性提取多物理场特征，利用时空对齐卷积建立热‑电耦合关系，进一步通过滑动窗口分析计算温度异常与电流波动之间的关联强度，构建动态阈值模型并生成故障概率热力图，最终输出分级预警信号。与现有技术相比，本发明实现了热成像与电气信号的深度融合分析，提升了对潜在故障点的识别精度和响应速度，能够更早发现并准确定位导线接头异常状态，有效降低误判率，提高电网运行的安全性与稳定性。