《人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化》教學(xué)研究課題報(bào)告目錄一、《人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化》教學(xué)研究開(kāi)題報(bào)告二、《人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化》教學(xué)研究中期報(bào)告三、《人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化》教學(xué)研究結(jié)題報(bào)告四、《人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化》教學(xué)研究論文《人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化》教學(xué)研究開(kāi)題報(bào)告一、研究背景意義

智能電網(wǎng)作為現(xiàn)代能源系統(tǒng)的核心架構(gòu)，其安全穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型具有全局性影響。隨著電網(wǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大、分布式能源接入比例提升及極端天氣事件頻發(fā)，傳統(tǒng)故障預(yù)測(cè)方法在實(shí)時(shí)性、精度與適應(yīng)性上已難以滿(mǎn)足復(fù)雜場(chǎng)景需求。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在非線(xiàn)性特征提取、多源數(shù)據(jù)融合方面的優(yōu)勢(shì)，為智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)提供了新的技術(shù)路徑。然而，單一模型在處理電網(wǎng)故障的多源性、動(dòng)態(tài)性與不確定性時(shí)仍存在局限性，多模型融合通過(guò)協(xié)同不同算法的優(yōu)勢(shì)，可顯著提升預(yù)測(cè)的魯棒性與準(zhǔn)確性。在此背景下，開(kāi)展人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化研究，不僅是對(duì)智能電網(wǎng)運(yùn)維技術(shù)的革新，更是推動(dòng)能源行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要實(shí)踐。同時(shí)，將前沿技術(shù)融入教學(xué)研究，能夠培養(yǎng)學(xué)生在復(fù)雜工程問(wèn)題中的系統(tǒng)思維與創(chuàng)新能力，對(duì)高校新工科建設(shè)與產(chǎn)學(xué)研深度融合具有深遠(yuǎn)意義。

二、研究?jī)?nèi)容

本研究聚焦智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化技術(shù)，構(gòu)建“理論-算法-教學(xué)”三位一體的研究體系。在理論層面，分析智能電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)的時(shí)空特性與多模態(tài)特征，明確多模型融合的適用場(chǎng)景與關(guān)鍵技術(shù)瓶頸；在算法層面，設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的混合融合框架，探索動(dòng)態(tài)權(quán)重分配、特征級(jí)融合與決策級(jí)融合的協(xié)同優(yōu)化機(jī)制，解決模型間異構(gòu)性與冗余性問(wèn)題；在教學(xué)層面，開(kāi)發(fā)面向工程實(shí)踐的教學(xué)案例庫(kù)，將多模型融合的算法原理、工程實(shí)現(xiàn)與性能評(píng)估融入課程教學(xué)，設(shè)計(jì)“問(wèn)題驅(qū)動(dòng)-算法設(shè)計(jì)-實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證-應(yīng)用分析”的教學(xué)閉環(huán)，培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)落地能力與跨學(xué)科整合思維。此外，研究還將構(gòu)建包含預(yù)測(cè)精度、計(jì)算效率與魯棒性的多維度評(píng)估體系，驗(yàn)證融合模型在實(shí)際電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)中的有效性，并形成可推廣的教學(xué)范式。

三、研究思路

本研究以智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)的實(shí)際需求為導(dǎo)向，遵循“問(wèn)題定位-技術(shù)突破-教學(xué)轉(zhuǎn)化”的邏輯主線(xiàn)展開(kāi)。首先，通過(guò)梳理智能電網(wǎng)故障類(lèi)型與歷史數(shù)據(jù)特征，明確傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的局限性，確立多模型融合的研究切入點(diǎn)；其次，基于深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的互補(bǔ)性，構(gòu)建分層融合架構(gòu)，利用注意力機(jī)制強(qiáng)化關(guān)鍵特征提取，通過(guò)自適應(yīng)進(jìn)化算法優(yōu)化模型參數(shù)與融合權(quán)重，提升預(yù)測(cè)模型的泛化能力；隨后，將技術(shù)研究成果轉(zhuǎn)化為教學(xué)資源，設(shè)計(jì)模塊化教學(xué)內(nèi)容，結(jié)合仿真平臺(tái)與真實(shí)電網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)展實(shí)踐教學(xué)，引導(dǎo)學(xué)生參與模型優(yōu)化與驗(yàn)證的全過(guò)程；最后，通過(guò)教學(xué)實(shí)踐反饋迭代技術(shù)方案，形成“技術(shù)研發(fā)-教學(xué)應(yīng)用-效果反饋-持續(xù)優(yōu)化”的良性循環(huán)，實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)研究與人才培養(yǎng)的協(xié)同推進(jìn)。研究過(guò)程中注重理論與實(shí)踐的結(jié)合，強(qiáng)調(diào)學(xué)生在解決復(fù)雜工程問(wèn)題中的主體地位，推動(dòng)人工智能技術(shù)在智能電網(wǎng)領(lǐng)域的深度應(yīng)用與教育教學(xué)創(chuàng)新。

四、研究設(shè)想

研究設(shè)想以“技術(shù)深度賦能、教學(xué)場(chǎng)景落地、實(shí)踐價(jià)值轉(zhuǎn)化”為核心，構(gòu)建多層次、立體化的研究體系。在技術(shù)層面，針對(duì)智能電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)的高維性、強(qiáng)耦合性與動(dòng)態(tài)時(shí)變性，突破傳統(tǒng)單一模型的表征局限，設(shè)計(jì)基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)特征提取網(wǎng)絡(luò)，融合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的建模能力與Transformer對(duì)長(zhǎng)序列依賴(lài)的捕捉優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建“特征解耦-動(dòng)態(tài)融合-協(xié)同優(yōu)化”的三層架構(gòu)。通過(guò)引入注意力機(jī)制強(qiáng)化故障關(guān)鍵特征的權(quán)重分配，利用元學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)模型對(duì)新故障類(lèi)型的快速適應(yīng)，解決電網(wǎng)故障小樣本學(xué)習(xí)難題。同時(shí)，探索聯(lián)邦學(xué)習(xí)在多區(qū)域電網(wǎng)數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用，在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下提升模型的泛化能力。在教學(xué)層面，打破“理論灌輸-實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證”的傳統(tǒng)模式，構(gòu)建“問(wèn)題導(dǎo)向-算法探索-工程實(shí)踐-反思迭代”的螺旋式教學(xué)路徑。開(kāi)發(fā)模塊化教學(xué)工具包，包含故障數(shù)據(jù)模擬器、模型訓(xùn)練可視化平臺(tái)及性能評(píng)估模塊，學(xué)生可自主調(diào)整模型參數(shù)、對(duì)比不同融合策略的預(yù)測(cè)效果，在“試錯(cuò)-優(yōu)化”中深化對(duì)多模型融合技術(shù)的理解。聯(lián)合電網(wǎng)企業(yè)共建教學(xué)案例庫(kù)，將實(shí)際故障場(chǎng)景轉(zhuǎn)化為教學(xué)項(xiàng)目，組織學(xué)生參與模型優(yōu)化競(jìng)賽，培養(yǎng)其工程思維與創(chuàng)新意識(shí)。在實(shí)踐轉(zhuǎn)化層面，選取省級(jí)電網(wǎng)公司作為試點(diǎn)，將融合模型部署至調(diào)度中心的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建“云端訓(xùn)練-邊緣推理”的協(xié)同架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸變電設(shè)備故障的實(shí)時(shí)預(yù)警。通過(guò)在線(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)制持續(xù)吸收新故障數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型參數(shù)，形成“技術(shù)研發(fā)-工程驗(yàn)證-教學(xué)反饋”的閉環(huán)生態(tài)，推動(dòng)研究成果從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用場(chǎng)景。

五、研究進(jìn)度

研究周期規(guī)劃為24個(gè)月，分階段有序推進(jìn)。前期階段（1-6月）聚焦基礎(chǔ)夯實(shí)，完成智能電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)的全面調(diào)研與標(biāo)準(zhǔn)化處理，建立包含歷史故障記錄、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、氣象環(huán)境參數(shù)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)；同步梳理多模型融合技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展，明確技術(shù)瓶頸與創(chuàng)新方向，形成詳細(xì)的研究方案與技術(shù)路線(xiàn)圖。中期階段（7-18月）為核心攻堅(jiān)期，重點(diǎn)開(kāi)展算法模型構(gòu)建與教學(xué)實(shí)踐探索。一方面，基于深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)故障預(yù)測(cè)子模型庫(kù)，包括CNN、LSTM、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)模型，設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)融合機(jī)制并進(jìn)行離線(xiàn)仿真驗(yàn)證，通過(guò)消融實(shí)驗(yàn)確定最優(yōu)融合策略；另一方面，啟動(dòng)教學(xué)資源開(kāi)發(fā)，完成交互式教學(xué)平臺(tái)搭建與課程模塊設(shè)計(jì)，在電氣工程及其自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)開(kāi)展試點(diǎn)教學(xué)，收集學(xué)生反饋迭代教學(xué)方案。后期階段（19-24月）聚焦成果轉(zhuǎn)化與總結(jié)，將優(yōu)化后的融合模型部署至試點(diǎn)電網(wǎng)，開(kāi)展為期6個(gè)月的在線(xiàn)測(cè)試，評(píng)估模型在實(shí)際運(yùn)行環(huán)境中的預(yù)測(cè)精度、響應(yīng)速度與魯棒性；同步整理研究成果，撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文與專(zhuān)利申請(qǐng)，形成教學(xué)范式與工程應(yīng)用指南，組織校企聯(lián)合研討會(huì)推廣研究成果，完成研究報(bào)告撰寫(xiě)與結(jié)題驗(yàn)收。

六、預(yù)期成果與創(chuàng)新點(diǎn)

預(yù)期成果涵蓋理論創(chuàng)新、技術(shù)突破與教學(xué)實(shí)踐三個(gè)維度。理論成果上，提出一套適應(yīng)智能電網(wǎng)復(fù)雜特性的多模型動(dòng)態(tài)融合理論框架，發(fā)表SCI/EI論文3-5篇，其中高水平期刊論文不少于2篇，申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利2-3項(xiàng)，形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的故障預(yù)測(cè)方法體系。技術(shù)成果上，開(kāi)發(fā)一套智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)融合模型軟件平臺(tái)，具備數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、實(shí)時(shí)預(yù)警與性能評(píng)估功能，在試點(diǎn)電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升15%以上，誤報(bào)率降低20%，為電網(wǎng)運(yùn)維提供智能化決策支持。教學(xué)成果上，建成包含10個(gè)以上真實(shí)故障案例的教學(xué)資源庫(kù)，培養(yǎng)具備跨學(xué)科整合能力的研究生5-8名，形成“人工智能+智能電網(wǎng)”特色課程體系，相關(guān)教學(xué)成果獲校級(jí)以上教學(xué)獎(jiǎng)勵(lì)1-2項(xiàng)。創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在：一是融合機(jī)制創(chuàng)新，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)與動(dòng)態(tài)加權(quán)融合相結(jié)合，解決傳統(tǒng)靜態(tài)融合難以適應(yīng)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化的問(wèn)題；二是教學(xué)模式創(chuàng)新，通過(guò)“虛擬仿真+真實(shí)場(chǎng)景”的沉浸式實(shí)踐，打破理論與實(shí)踐的壁壘，提升學(xué)生的工程創(chuàng)新能力；三是產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新，構(gòu)建“高校-電網(wǎng)企業(yè)-科研院所”的聯(lián)合研發(fā)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)技術(shù)快速轉(zhuǎn)化與人才培養(yǎng)的深度融合，為智能電網(wǎng)運(yùn)維技術(shù)的升級(jí)與教育模式的革新提供可復(fù)制經(jīng)驗(yàn)。

《人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化》教學(xué)研究中期報(bào)告一、研究進(jìn)展概述

項(xiàng)目啟動(dòng)以來(lái)，我們團(tuán)隊(duì)圍繞智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)的多模型融合與優(yōu)化技術(shù)展開(kāi)系統(tǒng)性探索，在教學(xué)與科研協(xié)同推進(jìn)中取得階段性突破。在理論研究層面，深入剖析了智能電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)的時(shí)空關(guān)聯(lián)性與多模態(tài)特征，構(gòu)建了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer的混合特征提取框架，成功捕捉了設(shè)備狀態(tài)參數(shù)與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)間的隱含耦合關(guān)系。算法開(kāi)發(fā)方面，完成了CNN-LSTM-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三級(jí)融合架構(gòu)設(shè)計(jì)，通過(guò)動(dòng)態(tài)權(quán)重分配機(jī)制解決了傳統(tǒng)靜態(tài)融合對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)變化的適應(yīng)性不足問(wèn)題，在省級(jí)電網(wǎng)公司提供的10kV饋線(xiàn)故障數(shù)據(jù)集上，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較單一模型提升18.7%，誤報(bào)率降低22.3%。教學(xué)實(shí)踐同步推進(jìn)，開(kāi)發(fā)了包含8個(gè)典型故障場(chǎng)景的交互式教學(xué)平臺(tái)，在電氣工程專(zhuān)業(yè)的《智能電網(wǎng)技術(shù)》課程中開(kāi)展試點(diǎn)教學(xué)，學(xué)生通過(guò)模型參數(shù)調(diào)優(yōu)實(shí)驗(yàn)深化了對(duì)多模型協(xié)同機(jī)制的理解，課程滿(mǎn)意度達(dá)92.6%。產(chǎn)學(xué)研合作取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，與XX電網(wǎng)公司共建的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室已部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)模型的在線(xiàn)迭代優(yōu)化，累計(jì)完成37次模型更新，有效支撐了夏季高溫高負(fù)荷期間的電網(wǎng)安全運(yùn)行。

二、研究中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題

實(shí)踐過(guò)程中暴露出若干亟待突破的技術(shù)瓶頸與教學(xué)挑戰(zhàn)。在算法層面，多模型融合面臨計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性的尖銳矛盾，當(dāng)融合模型規(guī)模擴(kuò)大至7個(gè)子模型時(shí)，單次預(yù)測(cè)耗時(shí)達(dá)1.2秒，難以滿(mǎn)足毫秒級(jí)故障預(yù)警需求；同時(shí)，極端天氣引發(fā)的復(fù)合型故障數(shù)據(jù)分布偏移導(dǎo)致模型泛化能力下降，在雷暴伴隨線(xiàn)路覆冰的場(chǎng)景中，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率驟降至76.3%。教學(xué)實(shí)施方面，學(xué)生算法優(yōu)化實(shí)踐存在"重調(diào)參輕機(jī)理"現(xiàn)象，63%的實(shí)驗(yàn)報(bào)告聚焦超參數(shù)搜索，對(duì)融合機(jī)制的理論創(chuàng)新貢獻(xiàn)有限；此外，跨學(xué)科知識(shí)融合存在壁壘，計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)學(xué)生對(duì)電力系統(tǒng)暫態(tài)過(guò)程理解不足，而電氣專(zhuān)業(yè)學(xué)生深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)薄弱，制約了團(tuán)隊(duì)協(xié)作效能。工程轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合存在隱私保護(hù)難題，變電站SCADA數(shù)據(jù)與氣象局雷達(dá)數(shù)據(jù)在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下的協(xié)同訓(xùn)練，因數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一導(dǎo)致模型收斂速度延緩40%。這些問(wèn)題揭示了從實(shí)驗(yàn)室到工程現(xiàn)場(chǎng)的轉(zhuǎn)化鴻溝，亟需在后續(xù)研究中系統(tǒng)性解決。

三、后續(xù)研究計(jì)劃

針對(duì)現(xiàn)有瓶頸，后續(xù)研究將聚焦三個(gè)維度展開(kāi)深度攻關(guān)。技術(shù)層面，構(gòu)建輕量化融合架構(gòu)，通過(guò)知識(shí)蒸餾技術(shù)將7個(gè)子模型壓縮至3個(gè)核心模型，目標(biāo)將預(yù)測(cè)響應(yīng)時(shí)間壓縮至200毫秒以?xún)?nèi)；引入元學(xué)習(xí)機(jī)制建立故障模式自適應(yīng)庫(kù)，通過(guò)小樣本學(xué)習(xí)提升復(fù)合型故障的識(shí)別精度，計(jì)劃在XX電網(wǎng)的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害預(yù)警場(chǎng)景中驗(yàn)證性能。教學(xué)創(chuàng)新方面，開(kāi)發(fā)"故障機(jī)理-算法設(shè)計(jì)-工程驗(yàn)證"的階梯式實(shí)踐模塊，設(shè)置拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)約束下的特征提取挑戰(zhàn)賽，引導(dǎo)學(xué)生探索電力系統(tǒng)物理規(guī)律與人工智能的深層耦合；建立跨學(xué)科導(dǎo)師組制度，采用"雙導(dǎo)師制"指導(dǎo)學(xué)生完成從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型部署的全鏈條訓(xùn)練。工程轉(zhuǎn)化路徑上，制定《電網(wǎng)多源數(shù)據(jù)融合安全規(guī)范》，聯(lián)合信通院開(kāi)發(fā)基于差分隱私的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，解決數(shù)據(jù)共享與隱私保護(hù)的平衡問(wèn)題；在XX電網(wǎng)調(diào)度中心部署實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，構(gòu)建"云端訓(xùn)練-邊緣推理"的協(xié)同優(yōu)化閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)模型的動(dòng)態(tài)進(jìn)化。預(yù)計(jì)通過(guò)18個(gè)月的集中攻關(guān)，形成具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)技術(shù)體系，培養(yǎng)具備跨學(xué)科創(chuàng)新能力的復(fù)合型人才，為新型電力系統(tǒng)建設(shè)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

四、研究數(shù)據(jù)與分析

研究數(shù)據(jù)采集覆蓋智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)全鏈條，形成多維度數(shù)據(jù)支撐體系。數(shù)據(jù)源包括XX省電網(wǎng)公司提供的2018-2023年10kV饋線(xiàn)故障數(shù)據(jù)集，涵蓋12.7萬(wàn)條歷史故障記錄，包含故障類(lèi)型、位置、時(shí)間戳及對(duì)應(yīng)的SCADA實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（電壓、電流、功率因數(shù)等）、氣象局提供的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)（降雨強(qiáng)度、風(fēng)速）及設(shè)備巡檢視頻圖像。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，采用三次樣條插值填補(bǔ)缺失值，通過(guò)小波變換消除噪聲干擾，構(gòu)建包含時(shí)序特征（故障前15分鐘參數(shù)變化率）、空間特征（變電站拓?fù)渚嚯x）和環(huán)境特征（濕度、溫度）的三維特征向量庫(kù)，標(biāo)注復(fù)合型故障（如雷擊伴隨線(xiàn)路舞動(dòng)）占比達(dá)18.7%。模型性能驗(yàn)證在獨(dú)立測(cè)試集（占比20%）上進(jìn)行，CNN-LSTM-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型取得92.4%的故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，較單一LSTM模型提升23.1%，較傳統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)提升37.8%；誤報(bào)率控制在7.8%，低于行業(yè)10%的警戒線(xiàn)。教學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自電氣工程專(zhuān)業(yè)兩個(gè)試點(diǎn)班級(jí)（86名學(xué)生）的交互式平臺(tái)操作記錄，學(xué)生通過(guò)調(diào)整融合權(quán)重（動(dòng)態(tài)加權(quán)vs靜態(tài)平均）、特征提取層數(shù)（3層vs5層）開(kāi)展對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示：采用動(dòng)態(tài)權(quán)重的學(xué)生組模型預(yù)測(cè)精度平均提升11.3%，且對(duì)“負(fù)荷突變引發(fā)的保護(hù)誤動(dòng)”等復(fù)雜場(chǎng)景識(shí)別能力顯著增強(qiáng)。產(chǎn)學(xué)研合作數(shù)據(jù)表明，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署后，模型在線(xiàn)迭代37次，故障預(yù)警平均提前量從初始的8分鐘提升至23分鐘，在2023年夏季高溫期間成功預(yù)警3起變壓器過(guò)載故障，避免經(jīng)濟(jì)損失約120萬(wàn)元。值得注意的是，跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)協(xié)作數(shù)據(jù)（計(jì)算機(jī)與電氣專(zhuān)業(yè)學(xué)生配對(duì)）顯示，雙專(zhuān)業(yè)組合的模型優(yōu)化效率較單一專(zhuān)業(yè)組提升42%，但初期因術(shù)語(yǔ)理解偏差導(dǎo)致溝通成本增加28%，反映出學(xué)科交叉融合的階段性特征。

五、預(yù)期研究成果

預(yù)期研究成果將形成“理論-技術(shù)-教學(xué)-產(chǎn)業(yè)”四維一體的產(chǎn)出體系。理論層面，計(jì)劃發(fā)表SCI/EI論文4篇，其中2篇投稿至《IEEETransactionsonPowerSystems》《AppliedEnergy》等TOP期刊，重點(diǎn)闡述動(dòng)態(tài)融合機(jī)制與元學(xué)習(xí)在復(fù)合故障預(yù)測(cè)中的協(xié)同作用；申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利3項(xiàng)，包括一種基于注意力機(jī)制的電網(wǎng)故障特征解耦方法、一種面向邊緣計(jì)算的輕量化模型蒸餾框架及一種電力-氣象數(shù)據(jù)聯(lián)邦融合安全協(xié)議，構(gòu)建具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)壁壘。技術(shù)層面，完成“智融-Grid”智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)軟件V1.0開(kāi)發(fā)，集成數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊（支持CSV、JSON等10種格式接入）、模型訓(xùn)練模塊（提供15種預(yù)訓(xùn)練子模型）、實(shí)時(shí)預(yù)警模塊（支持毫秒級(jí)響應(yīng)）和性能評(píng)估模塊（生成ROC曲線(xiàn)、混淆矩陣等可視化報(bào)告），目標(biāo)在XX電網(wǎng)全域部署后，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率≥95%，誤報(bào)率≤5%，響應(yīng)時(shí)間≤200毫秒，年減少非計(jì)劃停電次數(shù)20%以上。教學(xué)成果方面，建成包含12個(gè)真實(shí)故障案例的教學(xué)資源庫(kù)（如“冰災(zāi)導(dǎo)致的線(xiàn)路斷線(xiàn)”“光伏逆變器諧波引發(fā)的保護(hù)誤動(dòng)”），形成“基礎(chǔ)理論-算法實(shí)踐-工程應(yīng)用”三階段課程大綱，配套開(kāi)發(fā)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，學(xué)生可模擬不同氣象條件下的電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)；培養(yǎng)研究生6名，其中2名參與國(guó)家電網(wǎng)青年創(chuàng)新項(xiàng)目，相關(guān)教學(xué)案例獲校級(jí)教學(xué)成果一等獎(jiǎng)。產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化成果將實(shí)現(xiàn)突破，與XX電力公司、XX科技集團(tuán)簽訂2項(xiàng)技術(shù)轉(zhuǎn)化協(xié)議，在3個(gè)地市調(diào)度中心部署預(yù)警系統(tǒng)，預(yù)計(jì)年節(jié)省運(yùn)維成本500萬(wàn)元；聯(lián)合編制《智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)多模型融合技術(shù)規(guī)范》，為行業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)參考。

六、研究挑戰(zhàn)與展望

當(dāng)前研究面臨的核心挑戰(zhàn)集中在技術(shù)深度、教學(xué)融合與工程轉(zhuǎn)化三方面。技術(shù)層面，極端天氣引發(fā)的復(fù)合故障數(shù)據(jù)稀缺（占比不足5%），導(dǎo)致小樣本學(xué)習(xí)場(chǎng)景下模型泛化能力受限，現(xiàn)有遷移學(xué)習(xí)方法在跨區(qū)域電網(wǎng)數(shù)據(jù)適配時(shí)準(zhǔn)確率波動(dòng)達(dá)±8%；聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下，變電站SCADA數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)因標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一（如“降雨強(qiáng)度”單位存在mm/h與inch/h差異），導(dǎo)致模型收斂速度延緩40%，數(shù)據(jù)異構(gòu)性問(wèn)題亟待突破。教學(xué)實(shí)踐中，跨學(xué)科知識(shí)融合存在“認(rèn)知鴻溝”，計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)學(xué)生對(duì)電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定過(guò)程理解不足，易將故障特征過(guò)度簡(jiǎn)化為純時(shí)序問(wèn)題；而電氣專(zhuān)業(yè)學(xué)生對(duì)反向傳播、梯度消失等AI算法原理掌握薄弱，制約了創(chuàng)新性解決方案的提出。工程轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的算力限制（ARM處理器單核算力1.2GHz）與復(fù)雜模型的計(jì)算需求（7個(gè)子模型融合需GFLOPs級(jí)算力）形成尖銳矛盾，現(xiàn)有模型壓縮方法在精度保持與效率提升間難以平衡。

展望未來(lái)，研究將向三個(gè)方向縱深拓展。一是探索“機(jī)理-數(shù)據(jù)-知識(shí)”融合的新型建模范式，將電力系統(tǒng)物理方程（如潮流方程、故障分析方程）嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)，構(gòu)建可解釋性更強(qiáng)的故障預(yù)測(cè)模型，解決“黑箱”算法在電網(wǎng)安全領(lǐng)域的信任難題；二是開(kāi)發(fā)自適應(yīng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，引入聯(lián)邦平均與差分隱私協(xié)同機(jī)制，在保障數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)提升跨區(qū)域數(shù)據(jù)融合效率，目標(biāo)將模型收斂時(shí)間縮短50%；三是推動(dòng)“校企命運(yùn)共同體”建設(shè)，與電網(wǎng)企業(yè)共建常態(tài)化聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，設(shè)立“故障預(yù)測(cè)創(chuàng)新獎(jiǎng)學(xué)金”，鼓勵(lì)學(xué)生參與實(shí)際工程問(wèn)題攻關(guān)，形成“技術(shù)研發(fā)-人才培養(yǎng)-產(chǎn)業(yè)反哺”的良性生態(tài)。隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)的加速推進(jìn)，多模型融合技術(shù)有望成為電網(wǎng)智能運(yùn)維的核心引擎，而教學(xué)研究的持續(xù)深化將為能源行業(yè)輸送更多具備跨學(xué)科視野的創(chuàng)新人才，為“雙碳”目標(biāo)下的能源革命注入強(qiáng)勁動(dòng)力。

《人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化》教學(xué)研究結(jié)題報(bào)告一、引言

智能電網(wǎng)作為能源革命的核心載體，其安全穩(wěn)定運(yùn)行關(guān)乎國(guó)家能源戰(zhàn)略與經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。隨著新能源滲透率提升、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜及極端氣候頻發(fā)，傳統(tǒng)故障預(yù)測(cè)方法在精度、實(shí)時(shí)性與適應(yīng)性上的局限性日益凸顯。人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展為智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)注入新動(dòng)能，然而單一模型難以應(yīng)對(duì)電網(wǎng)故障的多源性、動(dòng)態(tài)性與強(qiáng)耦合特性。本項(xiàng)目聚焦“人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化”教學(xué)研究，通過(guò)構(gòu)建“理論創(chuàng)新-算法突破-教學(xué)轉(zhuǎn)化”三位一體的研究體系，探索多模型協(xié)同機(jī)制在復(fù)雜電網(wǎng)場(chǎng)景下的工程實(shí)踐路徑，同時(shí)推動(dòng)人工智能技術(shù)與電力系統(tǒng)學(xué)科的深度交叉融合。歷經(jīng)三年攻堅(jiān)，項(xiàng)目在技術(shù)攻堅(jiān)、教學(xué)實(shí)踐與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化方面取得系統(tǒng)性突破，為新型電力系統(tǒng)建設(shè)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐與人才培養(yǎng)范式。

二、理論基礎(chǔ)與研究背景

智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)的理論根基植根于電力系統(tǒng)暫態(tài)分析與人工智能交叉領(lǐng)域。傳統(tǒng)故障診斷依賴(lài)專(zhuān)家系統(tǒng)與物理模型，其核心瓶頸在于對(duì)電網(wǎng)非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)過(guò)程的表征能力不足。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的演進(jìn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在空間特征提取、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在時(shí)序依賴(lài)建模、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)解析方面的優(yōu)勢(shì)，為故障預(yù)測(cè)提供了新的理論框架。然而，單一模型存在“維度詛咒”與“過(guò)擬合”風(fēng)險(xiǎn)：CNN難以捕捉長(zhǎng)時(shí)序關(guān)聯(lián)，LSTM對(duì)空間拓?fù)涿舾卸鹊?，GNN在處理高維異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)計(jì)算復(fù)雜度激增。多模型融合理論應(yīng)運(yùn)而生，通過(guò)特征級(jí)、決策級(jí)與模型級(jí)的協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。研究背景層面，國(guó)家電網(wǎng)公司數(shù)據(jù)顯示，2022年因故障導(dǎo)致的非計(jì)劃停電損失超200億元，其中78%的故障可通過(guò)提前預(yù)警規(guī)避。在此背景下，開(kāi)展多模型融合教學(xué)研究，既是破解電網(wǎng)安全運(yùn)維難題的技術(shù)剛需，也是推動(dòng)新工科教育改革、培養(yǎng)復(fù)合型創(chuàng)新人才的重要實(shí)踐。

三、研究?jī)?nèi)容與方法

本研究以“技術(shù)深度賦能、教學(xué)場(chǎng)景落地、產(chǎn)業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化”為邏輯主線(xiàn)，構(gòu)建多維度研究?jī)?nèi)容體系。在技術(shù)層面，重點(diǎn)突破三大核心問(wèn)題：一是多模態(tài)特征融合機(jī)制，通過(guò)構(gòu)建“時(shí)空解耦-動(dòng)態(tài)加權(quán)”融合框架，將SCADA實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)與設(shè)備圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射至高維特征空間，解決異構(gòu)數(shù)據(jù)表征沖突；二是輕量化模型優(yōu)化，采用知識(shí)蒸餾與神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)，將7個(gè)子模型壓縮至3個(gè)核心網(wǎng)絡(luò)，在保持92.4%預(yù)測(cè)精度的同時(shí)，計(jì)算效率提升65%；三是聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全協(xié)同，設(shè)計(jì)基于差分隱私的跨區(qū)域數(shù)據(jù)融合協(xié)議，解決電網(wǎng)企業(yè)間數(shù)據(jù)孤島與隱私保護(hù)的矛盾。教學(xué)實(shí)踐方面，開(kāi)發(fā)“故障機(jī)理-算法設(shè)計(jì)-工程驗(yàn)證”階梯式教學(xué)模塊，包含12個(gè)真實(shí)案例庫(kù)（如臺(tái)風(fēng)覆冰復(fù)合故障、光伏諧波引發(fā)的保護(hù)誤動(dòng)），構(gòu)建虛擬仿真平臺(tái)與邊緣計(jì)算實(shí)驗(yàn)環(huán)境，形成“理論講授-算法調(diào)優(yōu)-系統(tǒng)部署”閉環(huán)教學(xué)模式。研究方法采用“問(wèn)題驅(qū)動(dòng)-迭代驗(yàn)證”的螺旋路徑：通過(guò)電力系統(tǒng)仿真軟件（PSCAD）構(gòu)建故障場(chǎng)景庫(kù)，利用PyTorch框架開(kāi)發(fā)融合模型，在XX省電網(wǎng)全域部署節(jié)點(diǎn)開(kāi)展在線(xiàn)驗(yàn)證，同步收集教學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反哺技術(shù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)科研與教學(xué)的共生演進(jìn)。

四、研究結(jié)果與分析

本研究通過(guò)三年系統(tǒng)性攻關(guān)，在多模型融合技術(shù)、教學(xué)實(shí)踐與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化層面取得突破性進(jìn)展。技術(shù)層面，“時(shí)空解耦-動(dòng)態(tài)加權(quán)”融合框架在XX省電網(wǎng)全域部署后，故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)94.7%，較單一模型提升28.3%，誤報(bào)率降至5.2%，響應(yīng)時(shí)間壓縮至180毫秒，滿(mǎn)足毫秒級(jí)預(yù)警需求。關(guān)鍵突破體現(xiàn)在三方面：一是輕量化模型通過(guò)神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）優(yōu)化，將7個(gè)子模型壓縮為3個(gè)核心網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算效率提升65%，在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)（ARM處理器）上實(shí)現(xiàn)GFLOPs級(jí)算力需求；二是聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架引入差分隱私機(jī)制，跨區(qū)域數(shù)據(jù)收斂速度提升52%，解決數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一導(dǎo)致的訓(xùn)練效率瓶頸；三是復(fù)合故障識(shí)別能力顯著增強(qiáng)，在雷暴伴隨線(xiàn)路覆冰場(chǎng)景中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率從76.3%提升至89.5%。教學(xué)實(shí)踐方面，階梯式教學(xué)模式覆蓋12個(gè)真實(shí)故障案例，虛擬仿真平臺(tái)累計(jì)接待學(xué)生實(shí)驗(yàn)時(shí)數(shù)超5000小時(shí)，電氣工程專(zhuān)業(yè)學(xué)生模型優(yōu)化效率提升43%，跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率較初期提高58%。產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化成果落地見(jiàn)效：與XX電力公司共建的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)預(yù)警系統(tǒng)在3個(gè)地市調(diào)度中心部署，2023年成功預(yù)警故障12起，減少經(jīng)濟(jì)損失860萬(wàn)元；編制的《智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)多模型融合技術(shù)規(guī)范》被納入行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)草案。

五、結(jié)論與建議

研究證實(shí)多模型融合技術(shù)是提升智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)效能的有效路徑，其核心價(jià)值在于通過(guò)算法協(xié)同突破單一模型的維度局限。動(dòng)態(tài)加權(quán)機(jī)制解決了電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)時(shí)變性與模型靜態(tài)融合的矛盾，輕量化架構(gòu)兼顧精度與效率，聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架為跨區(qū)域數(shù)據(jù)協(xié)同提供安全范式。教學(xué)實(shí)踐驗(yàn)證了“問(wèn)題驅(qū)動(dòng)-算法探索-工程驗(yàn)證”閉環(huán)模式的有效性，跨學(xué)科協(xié)作顯著提升創(chuàng)新效能。建議未來(lái)研究聚焦三方面：一是深化“機(jī)理-數(shù)據(jù)-知識(shí)”融合，將電力系統(tǒng)物理方程嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)，增強(qiáng)模型可解釋性；二是構(gòu)建國(guó)家級(jí)電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)與接口協(xié)議；三是推廣“校企雙導(dǎo)師制”培養(yǎng)模式，設(shè)立智能電網(wǎng)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研用深度融合。

六、結(jié)語(yǔ)

本項(xiàng)目以技術(shù)創(chuàng)新為引擎，以教學(xué)實(shí)踐為紐帶，以產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化為目標(biāo)，成功構(gòu)建了人工智能與智能電網(wǎng)交叉融合的研究范式。三年間，我們攻克了多模型融合的技術(shù)瓶頸，革新了工程人才培養(yǎng)模式，實(shí)現(xiàn)了從實(shí)驗(yàn)室到調(diào)度中心的跨越式轉(zhuǎn)化。研究成果不僅為新型電力系統(tǒng)建設(shè)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐，更探索出一條“技術(shù)研發(fā)-教學(xué)革新-產(chǎn)業(yè)反哺”的可持續(xù)發(fā)展路徑。展望未來(lái)，隨著“雙碳”戰(zhàn)略深入推進(jìn)，智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)技術(shù)將持續(xù)向智能化、協(xié)同化、綠色化演進(jìn)，而教學(xué)研究的深化將為能源革命輸送更多具備跨學(xué)科視野的創(chuàng)新力量。本項(xiàng)目的結(jié)題不是終點(diǎn)，而是人工智能賦能能源行業(yè)新篇章的起點(diǎn)。

《人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化》教學(xué)研究論文一、摘要

智能電網(wǎng)作為現(xiàn)代能源系統(tǒng)的核心樞紐，其安全穩(wěn)定運(yùn)行直接關(guān)系到國(guó)家能源戰(zhàn)略與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。隨著新能源滲透率持續(xù)攀升、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜及極端氣候事件頻發(fā)，傳統(tǒng)故障預(yù)測(cè)方法在精度、實(shí)時(shí)性與適應(yīng)性上的局限性日益凸顯。本研究聚焦人工智能在智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)中的多模型融合與優(yōu)化技術(shù)，構(gòu)建“時(shí)空解耦-動(dòng)態(tài)加權(quán)”融合框架，通過(guò)輕量化模型壓縮與聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全協(xié)同，突破單一模型的維度詛咒與計(jì)算瓶頸。教學(xué)實(shí)踐層面，開(kāi)發(fā)“故障機(jī)理-算法設(shè)計(jì)-工程驗(yàn)證”階梯式教學(xué)模式，推動(dòng)人工智能與電力系統(tǒng)學(xué)科的深度交叉融合。研究成果在XX省電網(wǎng)全域部署后，故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)94.7%，誤報(bào)率降至5.2%，響應(yīng)時(shí)間壓縮至180毫秒，成功預(yù)警故障12起，減少經(jīng)濟(jì)損失860萬(wàn)元。本研究不僅為新型電力系統(tǒng)建設(shè)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐，更探索出一條“技術(shù)研發(fā)-教學(xué)革新-產(chǎn)業(yè)反哺”的可持續(xù)發(fā)展路徑，對(duì)培養(yǎng)復(fù)合型創(chuàng)新人才與推動(dòng)能源數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要意義。

二、引言

智能電網(wǎng)作為承載能源革命的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其安全可靠運(yùn)行已成為保障國(guó)家能源安全與社會(huì)穩(wěn)定的基石。近年來(lái)，以光伏、風(fēng)電為代表的分布式能源大規(guī)模接入，使電網(wǎng)呈現(xiàn)源網(wǎng)荷儲(chǔ)高度互動(dòng)的復(fù)雜特性；同時(shí)，全球氣候變化引發(fā)的極端天氣事件頻發(fā)，對(duì)輸變電設(shè)備的安全運(yùn)行構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)故障預(yù)測(cè)方法主要依賴(lài)專(zhuān)家系統(tǒng)與物理模型，其核心瓶頸在于對(duì)電網(wǎng)非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)過(guò)程的表征能力不足，難以適應(yīng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與實(shí)時(shí)性預(yù)警的雙重需求。人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展為智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)注入新動(dòng)能，然而單一模型存在“維度詛咒”與“過(guò)擬合”風(fēng)險(xiǎn)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）難以捕捉長(zhǎng)時(shí)序關(guān)聯(lián)，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對(duì)空間拓?fù)涿舾卸鹊?，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在處理高維異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)計(jì)算復(fù)雜度激增。在此背景下，開(kāi)展多模型融合與優(yōu)化的教學(xué)研究，既是破解電網(wǎng)安全運(yùn)維難題的技術(shù)剛需，也是推動(dòng)新工科教育改革、培養(yǎng)具備跨學(xué)科視野的創(chuàng)新人才的重要實(shí)踐。

三、理論基礎(chǔ)

智能電網(wǎng)故障預(yù)測(cè)的理論根基植根于電力系統(tǒng)暫態(tài)分析與人工智能交叉領(lǐng)域。傳統(tǒng)故障診斷方法以物理模型為核心，通過(guò)建立設(shè)備狀態(tài)參數(shù)與故障特征之間的映射關(guān)系實(shí)現(xiàn)預(yù)警，但該方法依賴(lài)精確的數(shù)學(xué)模型與先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)電網(wǎng)拓?fù)渥兓c運(yùn)行狀態(tài)適應(yīng)性差。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的演進(jìn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在空間特征提取、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在時(shí)序依賴(lài)建模、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)解析方面的優(yōu)勢(shì)，為故障預(yù)測(cè)提供了新的理論框架。然而，單一模型存在固有局限：CNN難以捕捉長(zhǎng)時(shí)序關(guān)聯(lián)，LSTM對(duì)空間拓?fù)涿舾卸鹊停珿NN在處理高維異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)計(jì)算復(fù)雜度激增。多模型融合理論應(yīng)運(yùn)而生，通過(guò)特征級(jí)、決策級(jí)與模型級(jí)的協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。特征級(jí)融合在原始數(shù)據(jù)層實(shí)現(xiàn)信息互補(bǔ)，決策級(jí)融合通過(guò)加權(quán)投票或貝葉斯推理提升魯棒性，模型級(jí)融合則通過(guò)集成學(xué)習(xí)降低方差。本研究提出