变电站多源异构数据的边缘端特征提取与云端深度融合方法、系统、设备及介质

本发明公开了变电站多源异构数据的边缘端特征提取与云端深度融合方法、系统、设备及介质，属于数据融合技术领域，包括在数据采集层获取多源异构数据集，在边缘层的边缘节点上对多源异构数据集进行数据预处理，得到传感器时序数据；采用卡尔曼滤波算法，对各传感器时序数据进行状态估计与误差协方差矩阵更新，得到第一融合数据；在云端对各边缘节点生成的第一融合数据进行空间上的融合，构建图神经网络，对投影到统一空间的数据进行邻域信息聚合，得到第二融合数据。本发明通过两次数据融合，提高数据融合的准确性；在边缘层进行一次数据融合，降低时延；在云端进行二次数据融合，考量全局数据在空间上的关联，提高数据融合的准确性。