一种基于多模态深度神经网络的故障监测方法及装置

本发明公开了一种基于多模态深度神经网络的故障监测方法及装置，属于人工智能技术领域，该方法为：实时采集电网设备的多模态运行数据；对多模态运行数据进行数据预处理，得出多模态标准数据；利用深度神经网络在多模态标准数据中提取多模态特征数据；对多模态标准数据进行跨模态关联分析，得到多模态关联信息；基于历史故障数据对多模态特征数据进行加权融合，得出加权融合特征；构建多个关联特征，并根据多模态关联信息对各关联特征进行加权融合，形成加权关联特征；融合加权融合特征和加权关联特征，形成组合特征；将组合特征输入至预构建多任务学习网络，得出故障监测结果。本发明能够解决现有技术存在的故障检测准确度低的问题。