基于多传感器数据融合与深度学习的局部放电在线检测方法

本发明公开了一种基于多传感器数据融合与深度学习的局部放电在线检测方法及装置，涉及局部放电技术领域，解决了现有检测方法放电检测不足的问题。该装置由移动巡检节点、分布式固定监测节点、网络聚合网关、边缘计算单元及云端诊断中心构成，通过多源异构传感器同步采集高频、超声波、电流及暂态地电压信号，经预处理和特征提取后，在边缘侧实现基于信息几何的自适应加权融合与本地决策，云端则采用多模态Transformer与对比学习进行深度特征融合与模式识别，最终输出诊断报告。本发明大大提高局部放电的全方位感知、多层级智能诊断能力。