一种基于数字孪生的电力变压器故障预测方法及系统

本发明涉及电力数据处理领域，具体为一种基于数字孪生的电力变压器故障预测方法及系统。包括获取聚焦数据集，构建包括多物理场耦合的待校准基准模型；通过贝叶斯校准方法对预设的不确定性参数进行调整，输出数字孪生模型；采用填充空间实验设计法选取故障锚点，对故障锚点进行仿真生成训练代理模型的样本，利用代理模型生成虚拟故障样本集；根据传感器的噪声特性对所述虚拟故障样本集进行增强处理，得到增强故障样本集；提取空间特征和时间序列特征，组成特征向量数据集，作为训练数据采用多任务学习架构训练故障预测模型。本发明通过数字孪生模型与代理模型，生成大量故障样本，为变压器的状态检修与健康管理提供了全面的决策支持。