摘要
本发明涉及变压器领域，具体涉及一种变压器健康评估与技改决策优化方法。包括以下步骤：S1，利用红外双光谱无人机、振动传感器阵列和油中气体传感器采集多模态原始数据集；S2，通过生成对抗网络、小波变换和滑动平均处理分别对图像、振动信号和油色谱数据进行预处理；S3，将预处理数据输入多模态深度学习模型，生成气体趋势预测、热点区域定位和机械故障判定结果；S4，计算各维度健康评分并融合为综合健康评分；S5，生成分级检修策略，满足技改条件时构建多目标优化模型求解最优技改方案序列。本发明解决了现有技术中数据采集不全面、故障预测依赖人工经验、缺乏长期健康趋势预测及无法为技改决策提供科学依据的问题。
