基于数据驱动的多模态显著特征信息提取方法、系统、设备及介质

本发明公开了基于数据驱动的多模态显著特征信息提取方法、系统、设备及介质，属于电网运维技术领域，包括采集电网运行中的多种数据，并根据数据类型进行预处理，得到数据预处理记录；对多种数据进行分析，提取多种数据的变化模式和波动周期，并识别与故障事件相关的电气数据特征，生成数据特征提取记录；分析多种数据间的相互关系，绘制数据类型结构图，生成关联性分析结果；计算多种数据类型与电网故障之间的相关性系数，并依据相关性系数标记关键数据类型，生成显著特征信息集；调整故障类与非故障类数据的比例，训练并优化故障预测模型，得到电网故障预测模型。本发明提高识别故障相关数据类型的能力，强化故障预测模型的敏感性和精确度。