摘要
本申请提供一种馈线终端故障检测方法、系统、设备、介质及程序产品,方法包括:获取包括馈线终端运行数据、配电网络的拓扑图结构以及外部感知数据的多源异构数据,其中,多源异构数据包括至少一种结构化或非结构化的时序数据,外部感知数据包括:气象数据、地理空间信息以及历史故障记录;对多源异构数据进行预处理,并将预处理后的时间对齐的多源异构数据输入至训练好的时空图神经网络模型中提取特征并进行联合建模,输出包括配电网络中各馈线终端节点对应的故障类型分类结果以及故障概率分布结果。本申请通过引入多源异构数据融合与时空图神经网络建模机制,使模型具备对复杂环境变化的动态响应能力,有效增强了对潜在故障模式的识别精度。