输电线路故障预测方法及相关装置

本申请提供了一种输电线路故障预测方法及相关装置，可运用近似符号聚合算法，对规模庞大的原始数据进行降维处理。接着采用相似性度量技术在降维后的原始数据中准确识别异常数据并清除，从而形成净化后的大规模数据集，并基于净化后的数据进行输电线路的故障预测。如此，可从数据源头上剔除无效数据，以降低无效数据对故障预测结果的干扰，并最大化保障对原始数据的利用程度，从而可显著提升数据质量及后续分析的准确性，克服现有技术中原始数据预处理适当和预测精度低的局限性，进而可实现对输电线路运行过程中潜在故障的精准预警与管理，提高输电线路运行的稳定性和可靠性，为电力系统的安全稳定运行提供有力保障，提高预测精准性。