基于多源数据的抽水蓄能电站设备健康预测方法及系统

本申请公开了一种基于多源数据的抽水蓄能电站设备健康预测方法及系统。其中，方法包括：先获取预设周期内设备历史运行数据并预处理得到多源异构数据，再统一映射构建统一特征空间；接着经特征重要性与相关性分析筛选关键运行数据，依此识别设备运行周期性模式与异常波动关联信息，进而训练时间序列模型得到目标模型；最后实时采集当前运行数据，基于目标模型对当前运行数据进行分析，获得抽水蓄能电站设备未来运行状态预测信息。此方法综合考量多源异构数据，从不同角度剖析设备运行状态，能更全面、精准地掌握设备健康状况，可提前预判潜在故障与运行趋势，为运维管理提供前瞻性决策依据，能有力保障抽水蓄能电站的安全稳定运行。