基于因果隐马尔可夫的电力设备状态诊断方法及相关装置

本发明公开了一种基于因果隐马尔可夫的电力设备状态诊断方法及相关装置，诊断方法包括采集电力设备多类型监测参量与时间序列数据，构建多层级设备状态统一知识表示；构建多层级高稀疏状态矩阵，通过多层级高稀疏状态矩阵学习各层级之间影响设备状态的逻辑关系；将电力设备状态与动作演变过程定义为条件马尔可夫过程，通过结构因果模型反映和挖掘内生潜变量之间的因果关系；建立因果隐马尔可夫模型，模拟电力设备异常状态的分析处理流程，实现电力设备的状态评价与诊断。本发明能够精准学习各层级之间影响设备状态的逻辑关系，同时模拟业务人员针对电力设备异常状态的人工分析处理流程，以实现对电力设备状态的实时监测、状态评价与处置决策。