基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法及系统

本发明公开了基于数字孪生场域数据分析设备状态故障预警方法及系统，涉及故障分析技术领域，包括收集数据预处理构建变电站的数字孪生模型，基于数字孪生模型采用半监督学习对数据进行特征提取，使用支持向量机对设备状态进行分析划分，结合深度强化学习输出不同状态的优化处理策略。对优化的处理策略进行分类，按分类进行预警和处理。本发明通过实时监控和分析变电站设备的状态，能更快、更准确地识别潜在的故障和性能下降，从而减少突发故障的风险，利用高级数据分析和机器学习算法，能预测设备可能出现的问题，提前进行维护，避免大规模停机和昂贵的紧急修理，且持续收集和分析数据，从而做出更加科学的维护决策和优化运维规划。