破译设备“黑箱”：融合多模态数据与事理图谱的电力故障精准诊断与根因分析

摘要：电力设备故障诊断长期受困于“黑箱”困境—传统人工智能模型虽能识别故障模式，但其推理过程不可解释、诊断结论不可验证、知识更新不可追溯。本文提出基于神经符号AI技术的新一代故障诊断范式，深度融合多模态数据与事理知识图谱，构建可信、可解释、可进化的智能诊断系统。通过将电力领域专业知识（物理机理、操作规程、专家经验）符号化表示，并与神经网络的数据驱动能力结合，实现了从“黑箱预测”到“白箱推理”的根本