摘要
本发明属于变电站健康管控技术领域,本发明提供了一种融合多维度信息的变电站健康管控方法,包括以下步骤:获取变电站中的设备在所有监测点的历史运行数据,分析每个设备的监测点之间的相关性,提取高相关性的监测点组合,识别历史故障事件中异常检测被高相关性监测点所掩蔽的事件,作为异常掩蔽事件。本发明通过融合多维度信息并采用分层相关性分析与改进型PCA算法,优化了变电站高维监测数据中异常信号被掩蔽的问题,其精准识别异常掩蔽事件并针对性降维,既保留关键信息又剔除冗余数据,提升了异常检测的准确性,减少了潜在故障漏检,为设备健康状态评估提供可靠依据。