一种数理融合驱动的电力设备故障预警方法及系统

本申请公开了一种数理融合驱动的电力设备故障预警方法及系统，属于电力设备运维技术领域，通过从历史运行数据中提取局部放电、油中溶解气体等关键状态量的故障演化规律，分别建立指数变化、线性变化和统计分布类数学模型，并对各类规律进行差分处理，计算实际值与拟合曲线的偏差；将该偏差与模型预测概率加权关联，构建包含交叉熵损失与多源规律损失项的综合损失函数；采用基于注意力机制的神经网络，在训练过程中引入该综合损失函数进行优化，使模型在学习数据特征的同时遵循物理演化路径；同时设计轻量化边缘计算框架，实现数理融合模型在换流站现场的高效推理与实时预警。