一种变压器家族性缺陷诊断方法、系统、设备、存储介质

本申请公开了一种变压器家族性缺陷诊断方法、系统、设备、存储介质，涉及电力变压器和人工智能领域，用以解决现有变压器状态检修系统依赖单一类型的时序数据分析，缺乏对图像、文本多维度信息的融合利用问题。具体包括：通过多模态数据采集预处理融合油色谱、电气热力、红外热像图、文本数据构建多模态LSTM预测模型，对关键状态指标进行预测，构建家族知识库，进行协同诊断和输出检修策略，并完成闭环反馈和知识库更新。本申请通过上述方法实现对图像、文本多维度信息的融合利用，提高状态预测的准确性和早期预警能力，优化检修策略。