一种基于边缘计算的电力设备故障预测与预警方法

本发明公开了一种基于边缘计算的电力设备故障预测与预警方法，包括如下步骤：S1、采集电压、电流、温度和频率等参数，进行数据清洗与归一化，生成标准化时序数据；S2、通过滑动窗口将时序数据划分为多个子序列；S3、提取每个子序列的趋势特征，计算反映趋势变化的扰动值；S4、结合扰动值构建带有优先划分策略的切割模型，获取每个子序列的异常程度评分；S5、对趋势扰动值和异常评分加权融合，输出预测分值；S6、根据预测分值与阈值比较结果，生成含时间、序号与异常等级的预警信息；S7、将预警信息在设备现场打包封装，并发送至上级系统或本地终端。本发明可实现对电力设备潜在故障的现场快速预测与分级预警。