一种多模态时序数据融合的电力施工偏离度诊断方法

本申请涉及一种多模态时序数据融合的电力施工偏离度诊断方法，该方法通过多通道同步采样技术采集电压、电流及频率数据，通过三次样条插值填补缺失数据，并构建初始数据矩阵；基于分层特征提取技术，将电压频域特征与电流时域统计特征通过典型相关分析映射至统一特征空间，结合滑动窗口生成带时序标签的多模态特征向量；采用长短期记忆网络分析电变量在多时间尺度下的动态趋势，并通过注意力机制捕捉关键时间点；定义突变点与平稳段，结合孤立森林算法检测偏离轨迹的异常点位，通过多层感知机分类异常为瞬态扰动或持续偏差，并预测区域性持续偏差的演变趋势，本发明提升了电力偏离度诊断能力的关键问题。