一种基于多尺度卷积的局部放电故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于多尺度卷积的局部放电故障诊断方法，旨在提升电力设备局部放电故障的诊断精度。该方法包括：通过读取原始二进制局部放电时序PRPS信号数据，进行预处理；基于多尺度一维卷积提取局部特征，结合多尺度Patch划分及线性嵌入生成序列输入，利用多层Transformer编码器进行序列建模，并通过注意力池化和多层全连接分类器实现故障分类；针对单个归一化输入信号，依次执行卷积特征提取、多尺度嵌入、Transformer编码、注意力聚合及分类预测，输出故障类别及对应概率。本发明方案能够提升局部放电故障诊断的准确性和自动化水平，适用于电力设备的状态评估与故障预警等场景。