基于电力大数据的电力设备故障数据处理方法及系统

本申请公开了一种基于电力大数据的电力设备故障数据处理方法及系统，其首先通过结构化编码将原始故障数据转化为高维向量，并采用基于深度学习的特征选择机制对高维向量进行动态蒸馏，筛选出表征故障本质的蒸馏集合，以克服传统固定规则筛选的特征冗余问题，进一步通过故障数据折线的动态构建与故障表征系数的量化计算，实现故障异常程度的精准评估。通过这样的方式，解决了传统方法因依赖人工规则导致的处理效率低下、复杂工况下故障模式识别能力不足等问题，为电网设备的智能化运维提供高精度、可扩展的技术支撑。