稳定的电力供应是满足国家经济社会发展需求的重要能源保障,是保证社会稳定的秩序、维护社会长治久安的关键。当自然灾害与各类人为等非控因素发生时,电网设备在运行过程中容易受到外界因素干扰而发生故障,直接影响到社会的安全稳定以及广大群众的日常生活。电网设备故障的发生与设备制造工艺水平、设备运维水平、外界自然条件因素和人为不可控因素有关。目前,随着设备制造水平和电网企业运维能力的提升,电网在设备侧越来越坚强,而人为不可控因素的影响又不易预测,因此外部气象灾害成为电网设备发生故障的重要诱因。本文在综合设备状况的基础上,提出了一种基于堆叠自编码器的电网设备故障预测方法。以电网设备状态参数和运维数据为基础,得到量化设备脆弱性水平的参数,以此对不同故障历史时期的气象因素进行修正,利用堆叠自编码器的特征提取能力,探索从气象信息到电网故障的一种关联映射关系,由这种映射关系预测在自然灾害影响下,电网设备发生故障的概率。首先,本文对设备所处环境因素、制造参数、设备运维信息进行量化分析,综合内外部条件,提出适用于故障预测的电网设备脆弱性指数量化方法。通过对各类数据进行分级赋值量化,得到设备的综合脆弱性指数,以此作为修正量,对历史故障时刻的气象数据进行归一化处理,为下文模型输入数据的修正奠定基础。其次,基于堆叠自编码器提出了气象因素与电网设备故障的关联关系表示方法,搭建了气象信息的故障预测模型。在分析气象条件对电网故障影响的基础上,选取适当的精细化气象数据对气象条件进行综合表示;在分析堆叠自编码器网络结构与计算过程的基础上,利用网络优越的特征提取能力,来预测故障的发生率,运用深度学习网络在气象因素与故障信息之间建立关联对应方法。堆叠自编码器能够逐层地学习原始输入数据,提取数据特征。而每一层的都以底一层的表达为基础,但往往更抽象,更加适合复杂的分类等任务。最后,利用设备脆弱性指数对历史故障时刻对应的气象因素进行修正,将其归化到现阶段的同一类型设备,通过修正后的气象因素和电网故障的映射关系,提出了一种深度自学习的新方法,就是利用堆叠自编码器能够逐层学习原始数据的特点,实现对电网设备故障的预测研究。本文在考虑气象历史数据以及电网设备历史故障数据的基础上,通过MATLAB平台进行仿真,通过仿真结果来验证本文提出的电网设备故障预测方法。本文提出的故障预测方法也经过算例分析证明,此种预测方法可以准确地建立气象信息和设备故障之间对应的映射关系,能够全面提高电网设备故障预测判断能力,从而提前对电网设备故障做出判断、制定措施,同时,也为提高电网故障预警能力和防灾减灾水平提供重要数据支撑。