基于多模态数据的电力设备故障预测方法及相关设备

本发明公开了基于多模态数据的电力设备故障预测方法及相关设备，属于电力设备智能监测与故障预测技术领域，方法包括：采集电力设备的多模态运行数据并预处理；提取预处理后的多模态运行数据的特征并进行全局特征融合，得到多模态特征；将多模态特征输入至预训练的故障预测模型中，得到电力设备的故障类别和发生概率；故障预测模型是将多模态特征输入至混合神经网络进行训练得到。通过采集电力设备的多模态运行数据，利用深度学习模型提取关键特征，并进行多模态数据融合，并基于混合神经网络构建故障预测模型。提供实时故障预警和维护建议，提升电力设备运行可靠性，降低非计划停机风险，适用于变电站、高压输电设备及风力发电机组的健康管理。