基于深度学习的电网故障识别方法、装置、设备及介质

本申请涉及电网检测技术领域，公开了一种基于深度学习的电网故障识别方法、装置、设备及介质，该方法包括：通过电力电网主网各个关键节点部署的传感器和监测设备，实时采集电力电网运行过程中的多模态数据；通过自适应小波变换和Hilbert‑Huang变换对多模态数据进行去噪与时频特征提取，得到多模态特征；采用自适应多头注意力机制对多模态特征进行动态加权融合，得到融合后的特征；将融合后的特征输入至故障识别模型中进行故障识别，得到对应的故障识别结果；基于故障识别结果进行融合决策，生成故障处理建议并实时反馈至电力电网主网的调度中心和运维人员。本申请能够实时准确地识别电力电网的故障类型、位置和严重程度，为电网的安全稳定运行提供了有力保障。