基于多源数据融合的变电站巡视双层检验数据模型及其应用的制作方法

1.基于多源数据融合与电力事件导向下关联算法的变电站巡视数据处理方法，其特征在于，该数据处理方法收集并分析历史监测数据，同时动态调整统计范围以适应环境变化，基于当前数据与历史数据指标的统计比对进行初步的变电站异常数据筛查；核心的，进一步将初筛异常数据与预构建的多源融合子数据模型进行比对，判断初筛异常数据是否与电力事件相关；根据初筛异常数据与已知事件的匹配情况，确认初筛异常数据是否指示设备或系统故障。

2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合与电力事件导向下关联算法的变电站巡视数据处理方法，其特征在于，该数据处理方法通过引入动态统计分析模型和多源数据融合技术，提升数据处理的动态适应性和故障诊断的准确性，实时调整监测阈值，综合分析各种监测数据之间的相互关系，识别正常运营与实际故障之间的细微差异，减少误报和漏报，提高系统的稳定性和安全性，为变电站智能巡检系统的未来发展提供了强大的技术支持，使变电站智能巡检系统能够更好地适应快速变化的运营环境和日益增长的自动化需求。

3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合与电力事件导向下关联算法的变电站巡视数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

4.基于多源数据融合与电力事件导向下关联算法的变电站巡视数据模型，其特征在于，包括：该数据模型包括如下数据内涵：数据收集与预处理、统计分析与动态范围确定、异常检测、多源数据融合与关联性建模、异常验证与最终检测。

5.根据权利要求4所述的基于多源数据融合与电力事件导向下关联算法的变电站巡视数据模型，其特征在于，该数据模型具体包括如下数据内涵：

6.基于多源数据融合与电力事件导向下关联算法的变电站巡视数据结构，其特征在于：

7.根据权利要求6所述的基于多源数据融合与电力事件导向下关联算法的变电站巡视数据结构，其特征在于：上述数据结构对应的数据库结构及其运行结构为：将历史监测数据、实时监测数据和电力事件数据分别保存为historical_data.csv、current_data.csv和event_data.csv；运行上，主函数main将依次执行数据收集与预处理、统计分析与动态范围确定、异常检测、多源数据融合与关联性建模、以及异常验证与最终检测，最终输出经双层数据模型验证后的异常数据。