一种基于多模态信息的配电站设备监测与健康评价方法

本发明公开了一种基于多模态信息的配电站设备监测与健康评价方法，该方法通过采集配电站设备的多维度参数，经改进的模糊C均值聚类算法动态分簇，聚合具有关联的参数子集；构建超图神经网络模型，将参数子集作为节点，生成含多参数耦合关系的超图邻接矩阵，经多层超边卷积提取深层特征，推理生成量化评估结果并划分健康等级。该方法通过模型公式强化参数适配性，细化关键步骤挖掘参数关联，克服传统聚类精度不足及常规神经网络无法建模高阶关联的缺陷，提升配电站设备健康管理的全面性与准确性。