基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法及系统

本发明公开了基于人工智能和自动化的电厂设备故障诊断方法及系统，包括：实时监测电厂设备状态，采集多模态数据；建立深度学习模型对多模态数据进行融合分析，评估电厂设备健康状态；构建电厂设备的数字孪生体，实时模拟设备运行和故障情况；建立自适应异常检测机制实时调整和更新模型进行分析；基于分析结果，进行设备故障诊断，并制定并实施个性化预防性维护计划。本发明实现了电厂设备故障的实时监测与精准诊断，显著提高了故障检测的准确性和及时性。通过个性化预防性维护计划的实施，能够有效预防设备故障，减少生产中断和安全事故的发生，提高电厂的运行效率和安全性。