一种基于多尺度持续同调的电网设备状态分类方法及装置

本申请实施例公开了一种基于多尺度持续同调的电网设备状态分类方法及装置，方法包括：获取待分类电网设备的点云数据和运行环境数据；将点云数据分解为多个不同尺度的点云子集；应用改进的持续同调算法，结合运行环境数据优化过滤参数，计算各尺度下点云子集的持续同调不变量；从持续性特征中筛选出与电网故障模式相关的高持续性拓扑特征；根据筛选出的高持续性拓扑特征，构造多尺度拓扑特征向量；利用预训练得到的机器学习模型，结合运行环境数据和多尺度拓扑特征向量进行分类，获得待分类网络设备的状态分类结果。本申请采用多尺度持续同调算法，实现了精确的电网设备状态分类。