摘要
本发明涉及开关柜检测技术领域，具体涉及一种开关柜故障检测方法、装置、设备和存储介质。在数据处理与模型构建中，通过先获取历史运行数据，借助卷积神经网络，利用其卷积层与池化层协同工作，自动提取局部特征并降维，深度挖掘数据特征，准确提取关键信息，为故障诊断筑牢根基；在模型优化阶段，运用麻雀搜索算法，在超参数空间高效搜寻，迭代更新超参数，让故障诊断模型结构与参数更合理，精准拟合数据和故障关系，提升模型性能；最后，获取实时运行数据，用更新后的模型预测，经卷积、池化、全连接层运算快速输出结果，助力运维人员及时排查隐患，保障电力系统稳定、可靠、安全、高效运行。
