一种变压器故障诊断方法、系统、计算机程序产品技术方案

本申请属于一种故障诊断方法，针对现有多模态数据融合方法存在无法深度挖掘各模态间复杂关联，在应用中难以泛化，忽略不同数据之间潜在互补信息的技术问题，提供一种变压器故障诊断方法、系统、计算机程序产品，借助多模态大模型，可以通过获取变压器的电力时序信号和变压器存档的文本数据，快速准确的得到变压器故障诊断结果。多模态大模型中包括模态特征提取器、特征映射器和大语言模型，实现了多模态数据的有效融合与特征提取，进而显著提升了变压器故障诊断的精度和鲁棒性，克服了现有技术中数据单一、信息孤立和智能化水平不足的问题，从而可以在复杂场景下提供更全面和准确的故障识别与分类能力。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于一种故障诊断方法，具体涉及一种变压器故障诊断方法、系统、计算机程序产品。

技术介绍

1、随着电力系统的智能化发展，数据的多样性和数量不断增加，数据中不仅包含大量的时序信号数据（如电压、电流、频率等），还包括丰富的文本数据（如故障报告、维护日志、设备状态描述等）。然而，如何有效融合不同模态的数据，充分挖掘这些数据潜在的互补信息，已成为当前研究中的重要挑战。

2、然而，现有的多模态数据融合方法大多存在以下不足：（1）传统的融合方法通常将不同模态的数据简单拼接或加权平均，无法深度挖掘各模态间的复杂关联。（2）很多融合方法依赖于大量标注数据，获取成本高且在应用中难以泛化。（3）单一模态的数据处理方法往往忽略了不同数据源之间潜在的互补信息，导致模型在面对复杂场景时表现不佳。

技术实现思路

1、本申请针对现有多模态数据融合方法存在无法深度挖掘各模态间复杂关联，在应用中难以泛化，忽略不同数据之间潜在互补信息的技术问题，提供一种变压器故障诊断方法、系统、计算机程序产品。

2、为了实现上述目的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种变压器故障诊断方法，其特征在于，所述模态特征提取器包括依次连接的位置编码模块、多层Transformer编码器和多层Transformer解码器；

3.根据权利要求2所述一种变压器故障诊断方法，其特征在于，所述特征映射器采用KAN网络。

4.根据权利要求3所述一种变压器故障诊断方法，其特征在于，所述多模态大模型的训练方法，包括：

5.根据权利要求4所述一种变压器故障诊断方法，其特征在于，所述InfoNCE损失函数，包括：

6.根据权利要求5所述一种变压器故...

【技术特征摘要】

1.一种变压器故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种变压器故障诊断方法，其特征在于，所述模态特征提取器包括依次连接的位置编码模块、多层transformer编码器和多层transformer解码器；

3.根据权利要求2所述一种变压器故障诊断方法，其特征在于，所述特征映射器采用kan网络。

4.根据权利要求3所述一种变压器故障诊断方法，其特征在于，所述多模态大模型的训练方法，包括：

5.根据权利要求4所述一种变压器故障诊断方法，其特征在于，所述infonce损失函数，包括：

6.根据权利要求5所述一种变压器故障诊断方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘浩，夏卫尚，常珂，甘津瑞，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：