一种GIS隔离开关的运行状态与表征状态参量方法

本发明公开了一种GIS隔离开关的运行状态与表征状态参量方法，涉及GIS隔离开关运行领域；在关键部位部署多源异构传感器，含振动、温度、应变片、光纤光栅及声学相机等，依工况自适应采集数据；运用深度学习降噪自编码器、自适应加权融合及DBSCAN处理数据；利用经验小波变换、热传导模型等深度挖掘特征；借深度信念网络、主成分分析结合粒子群优化构建复合状态参量；通过迁移学习的卷积神经网络评估状态，LSTM预测预警，结合故障树与贝叶斯网络定位故障。本发明全面采集数据，智能处理与深度挖掘，构建科学状态参量，结合迁移学习实现精准状态评估与预警；自学习与多模态融合提升适应性，VR/AR可视化平台提高运维效率，降低电力系统风险，效益显著。