一种融合迁移学习与多源数据的变压器健康状态联合诊断方法及系统

本发明提供了一种融合迁移学习与多源数据的变压器健康状态联合诊断方法及系统。步骤包括：采集在线监测、离线试验及电磁—热仿真数据，经时间对齐、量纲统一与归一化形成统一数据集；基于电磁—热—力耦合计算与潮流记录提取工况特征向量；以源场景训练的基础模型为起点，执行参数迁移与结构微调获得目标模型，输出状态分数序列；采用改进热模型计算顶油温与绕组热点温度轨迹，并基于Arrhenius关系计算绝缘寿命损耗；将状态分数、工况特征与寿命损耗输入单调融合函数生成综合健康指数，结合标定阈值输出健康等级、剩余寿命及主劣化因子与运维预警指令。本发明能够提升变压器寿命周期健康管理的准确性与稳定性。